xg_eccentricity — 2D xldgeom op

• 데이터 종류: contour → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "xg_eccentricity", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: eccentricity_points_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

xg_eccentricity: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ xg_eccentricity: 단계 (문서 사이트)

사용법

점군의 공분산으로부터의 이심률 sqrt(1 - λ_min/λ_max).

윤곽 사전 {"shape", "cs"}의 모든 윤곽의 점을 1개의 점 집합으로 모으고, 그(row, col) 좌표의 모공분산 행렬의 고윳값 λ_min <= λ_max로부터 이심률 e = sqrt(1 - λ_min/λ_max)를 반환한다. 닫힌 윤곽의 중복된 끝점(첫 점과 같은 점)은세지 않는다. a, b는 사용하지 않는다.

반환값은 numpy.float64이며 [0, 1]. 정원·정사각형 등 등방적인 점 배치에서 0, 일직선 위의 점(λ_min = 0)에서 1. 점이 2개 미만이거나 λ_max <= 1e-12 (모든 점이 동일)이면 0.0. 윤곽이 여럿이면 그것들을 합친 분포의 이심률이 되어, 개별 윤곽의 형태뿐 아니라 배치의 퍼짐도 섞인다(윤곽별로 평가하려면 먼저 select_contours_xld 등으로 1개로 좁힌다). 윤곽점의 밀도에 의존한다(점이조밀한 부분이 더 크게 작용한다)는 점이 면적 기반 지표와 다르다. 축비 자체는 xg_elliptic_axis, 주축의 방향은 xg_orientation.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_geometry 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
xg_eccentricity 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(xldgeom)

xg_moments · xg_area_center · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_regress_contours · xg_clip_contours · xg_gen_polygons


*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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