sp_critical_points_sub_pix — 2D `subpix` op

• Datenarten: image → contour

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

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

sp_critical_points_sub_pix: 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.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ sp_critical_points_sub_pix: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

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

▸ sp_critical_points_sub_pix: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Erkennt die Subpixel-Positionen von Maxima, Minima und Sattelpunkten gemeinsam (entspricht HALCON critical_points_sub_pix).

Führt sp_local_max_sub_pix / sp_local_min_sub_pix / sp_saddle_points_sub_pix mit demselben Schwellwert a aus und verkettet die gefundenen Punkte (3 Operatoren) in der Reihenfolge Maxima → Minima → Sattelpunkte zu 1 CONTOUR. b wird nicht verwendet. Die zurückgegebenen Koordinaten sind in Pixeln des Eingabebildes (Subpixel-Bruchwerte). Zu verwenden, wenn man ohne Unterscheidung der einzelnen Arten nur wissen will, "wo die kritischen Punkte liegen".

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst

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.

sp_critical_points_sub_pix 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `contour` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`subpix`)

sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center

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

sp_critical_points_sub_pix — 2D subpix op