contour op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "select_shape_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: select_shape_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
点数の少ない XLD 輪郭を足切りするフィルタ。輪郭の頂点数が `3+40a` 点未満のものを除去する。b は未使用。
HALCON の `select_shape_xld`(面積・円形度・凸性など多様な形状特徴で XLD 輪郭を選別する演算)とは異なり、この実装は頂点数(≈輪郭の長さ)という単一の特徴でしか選別できない簡略近似。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure
• 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.
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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