orientation_xld — 2D `features` op

• データ種: contour → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "orientation_xld", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: orientation_xld(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

orientation_xld: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ orientation_xld: 段階の図 (docs サイト)

使い方

楕円フィット(cv2.fitEllipse)した最大の輪郭の主軸の角 θ / 180(θ は列軸から 画面上で反時計回り、行は下向き、[0, 180) 度に折り返す)。領域版 orientation_region と同じ規約(× 180 で度)。HALCON の orientation_xld（Calculate the orientation of contours or polygons.）は同じ向きの角をラジアンで -π..π に返す(最遠点で向きを決める)ので、ここは 180 度で畳んで [0,1) に正規化した版。

★2026-11-03 まで cv2.fitEllipse の角をそのまま使っていて、短軸の、画面上で時計回りの角 (= 90 - θ)を返していた(反時計回り 20 度の棒で 0.389 = 70 度、45 度だけ偶然一致)。

a, b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
orientation_xld 0.50 0.50

▸ このパイプラインを読み込む · 読み込んで実行

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity · feature_to_img

同カテゴリ(`features`)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

orientation_xld — 2D features op

使い方