lines_gauss — 2D `contour` op

• Datenarten: image → contour

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

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

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

線状構造(リッジ)検出。`skimage.filters.frangi`(血管様のリッジ強調

フィルタ)の応答をしきい値(`0.1+0.4*a`)で二値化し、連結成分を輪郭点群

として返す。HALCON の `lines_gauss`（Detect lines and their width.）が

本来行う「線の中心線+幅の推定」ではなく、リッジ強調画像のしきい値化に

単純化している(線幅の情報は返らない近似)。

`a がリッジ検出のしきい値を振る。b` は未使用。skimage が無い環境

ではこの分岐は呼べない。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

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.

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

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.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 (`contour`)

select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · select_contours_xld · smooth_contours_xld

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

lines_gauss — 2D contour op