features op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_hough_lines", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: hough_lines (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ cv_hough_lines: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Linien-(Liniensegment-)Erkennung mittels probabilistischer Hough-Transformation (ein skalares Merkmal, OpenCV-Implementierung). Erstellt zunächst mit Canny ein Kantenbild und sucht darin per Abstimmungsverfahren nach Mengen von Kantenpixeln, die auf einer Linie liegen, um sie als Segmente zu erkennen - hier wird nur die Anzahl der erkannten Segmente zurückgegeben (0, wenn keine gefunden werden).
Entspricht HALCONs hough_lines (Detect lines in edge images with the help of the Hough transform and returns it in HNF.) (Näherung: nur die Anzahl der Linien, nicht die Linienparameter). Die Implementierung ist cv2.HoughLinesP(Canny(_u8(v),50,150), 1, pi/180, threshold=int(20+40*a), minLineLength=int(10+20*b), maxLineGap=5) -- a variiert den Schwellwert der Stimmen (Mindestzahl an Stimmen, um eine Gerade anzuerkennen) im Bereich 20-60, b die minimale Segmentlänge im Bereich 10-30. Cannys interne Schwellwerte (50, 150) und maxLineGap (5) sind fest.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• 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.
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.
cv_hough_lines 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature als Eingabe)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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