get_region_contour — 2D region op

• 数据种类:region → region

• 调用:fullseye.apply(img, "get_region_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:get_region_contour(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

get_region_contour: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入,右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z),一维序列为折线,体数据为沿 z 的最大值投影,视频为中间帧,复数图像为幅值;无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):

▸ get_region_contour: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入,下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ get_region_contour: 其他输入图像 (文档网站)

用法

提取区域的轮廓(边界线,1 像素宽)。通过从区域中减去其一次二值腐蚀版本来保留轮廓。对于带孔的区域,除外周之外也会返回孔的轮廓(实测 2026-09-16:在 8x8 的框上开 4x4 的孔,与孔相邻的 20 个前景像素中有 16 个成为轮廓)。「区域 − 腐蚀版」按定义会在外侧和孔侧各留下 1 个像素,因此若只需要外周,请先填孔。a、b 未使用。与 boundary seed op 实现相同。

输出格式与 HALCON 的 get_region_contour(获取区域轮廓的运算,原本以 XLD 轮廓的形式返回坐标序列)不同的近似 —— 该 backend 将轮廓作为 region(像素掩模)返回,而不是 XLD 的坐标点序列。

详细使用指南

• gallery2d_region 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中,此块会变成按钮,可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
get_region_contour 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 region 作为输入)

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

同类别(region)

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


*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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