region op• 数据种类:region → region
• 调用:fullseye.apply(img, "r2_inner_rectangle1", 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:inner_rectangle1(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*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):
▸ r2_inner_rectangle1: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*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):
▸ r2_inner_rectangle1: 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):
▸ r2_inner_rectangle1: 其他输入图像 (文档网站)
最大的轴对齐内接矩形(a 收缩所画矩形;a=0 为精确)。
将区域内切的轴平行矩形中面积最大者绘制为掩模。对前景掩模(> 0.5),逐行累积各列的连续前景高度,用单调栈求最大矩形的直方图法(O(H*W))得到精确解。若有多个同面积的候选,则采用按扫描顺序最先找到的那个。
a 是将绘制的矩形向内收缩的比例,令 f = 0.3*a,高度从两侧各削去 round(hh*f/2) 行,宽度各削去 round(ww*f/2) 列。a=0 时为精确的最大内切矩形,a=1 时各边约各缩 15%(面积约为一半)。若收缩过度导致边塌缩,则取整为中央的 1 行 / 1 列。b 未使用。
返回值是与输入同形的 float64 0/1 掩模。没有前景时全为零。矩形与像素边界对齐,因此 a=0 的输出必定包含在区域内(与 r2_inner_circle 不同,不会超出)。有孔的区域会得到避开孔的矩形,因此想忽略孔时,在前级使用 fill_up。无法处理旋转的矩形(仅限轴平行)。外接侧的轴平行矩形是 r2_smallest_rectangle1。
• 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。
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 r2_inner_rectangle1 0.50 0.50
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region 作为输入)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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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