xldgeom op• 数据种类:contour → contour
• 调用:fullseye.apply(img, "xg_clip_contours", 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])

*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):
▸ xg_clip_contours: 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):
▸ xg_clip_contours: 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):
▸ xg_clip_contours: 其他输入图像 (文档网站)
丢弃折线长度低于 a × 最长的 contour(a 在 [0,1])。
求出每条轮廓的折线长度(相邻点之间欧氏距离之和),相对于最长轮廓的长度 L_max,只保留满足 length >= a * L_max 的轮廓。a 被裁剪(clip)到 [0,1],a=0 保留全部轮廓,a=1 只保留最长的轮廓(等长时保留多条)。b 未使用。
返回值是与输入相同 {"shape", "cs"} 格式的轮廓字典(点数组为副本)。没有轮廓时 cs 为空。L_max <= 1e-12(所有轮廓都只有 1 个点)时原样返回全部轮廓。阈值不是相对于图像尺寸,而是“相对于最长轮廓的值”,因此最长轮廓一变,筛选标准也随之变化(按点数绝对值筛选请用 select_contours_xld)。它不是名称让人联想到的矩形裁切,而是按长度筛选(用矩形裁切的是 xg_crop_contours / hx_clip_contours)。闭合轮廓重复的终点也计入长度,但因为是长度为 0 的边,所以没有影响。
• 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 sk_find_contours 0.50 0.50 xg_clip_contours 0.50 0.50
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
contour 作为输入)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
xldgeom)xg_moments · xg_area_center · xg_eccentricity · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_regress_contours · xg_gen_polygons
*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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