lines_color — 2D `contour` op

• 数据种类:color → contour

• 调用:fullseye.apply(img, "lines_color", 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:lines_color(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

lines_color: 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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ lines_color: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ lines_color: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ lines_color: 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):

▸ lines_color: 其他输入图像 (文档网站)

用法

检测彩色图像中的线（脊线）。据称相当于 HALCON 的 lines_color（检测彩色线及其宽度），但不估计线宽——只是将亮度图像上的高斯拉普拉斯响应阈值化为二值图像，并将连通分量作为轮廓返回，没有相当于 HALCON 返回值中线宽的输出。

用 _rgb_to_gray 转为亮度后，将 scipy.ndimage.gaussian_laplace 以 sigma 0.5 + 2.5 * a 作用，并将绝对值按最大值归一化，以 0.2 + 0.4 * b 进行阈值二值化，并做 8 连通标记。a 调节脊线粗细（LoG 的尺度），b 调节检测阈值。少于 3 像素的分量被丢弃。

详细使用指南

• gallery2d_contour_measure 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。

cfa_to_rgb 0.50 0.50
lines_color 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_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `contour` 作为输入)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

同类别(`contour`)

select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld

*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)。*

lines_color — 2D contour op

用法