cv_dist — 2D region op

• Datenarten: region → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_dist", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: distance_transform (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

cv_dist: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ cv_dist: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ cv_dist: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Distanztransformation (distance transform, OpenCV-Implementierung, L2-/euklidische Approximation). Berechnet für jeden Pixel im Vordergrundbereich den Abstand zum nächstgelegenen Hintergrundpixel und gibt ihn als Bild zurück - dient als Vorverarbeitung zur Extraktion der "Dicke" einer Region oder ihrer Mittellinie.

Entspricht HALCONs distance_transform (Compute the distance transformation of a region.). Die Implementierung ist cv2.distanceTransform(_u8(binm(v)), DIST_L2, maskSize=3), normiert (cv2 liefert float32, das passend zum Vertrag in float64 umgewandelt wird -- am 2026-09-03 gemessen und gebenchmarkt). maskSize=3 ist eine Näherungsberechnung über eine 3x3-Nachbarschaft (eine schnelle Näherung, nicht der exakte euklidische Abstand). a, b werden nicht verwendet.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_region

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
cv_dist 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (region)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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