cv_hough_circles — 2D `features` op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_hough_circles", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:hough_circles(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

Hough 変換による円検出(1 スカラー特徴量、OpenCV 実装)。エッジの勾配情報を使う HOUGH_GRADIENT 法で円の中心・半径を投票検出する —— ここでは検出できた円の個数だけを返す(0 個なら 0)。

HALCON の hough_circles(Detect centers of circles for a specific radius using the Hough transform.)に相当(近似。中心座標ではなく本数のみ)。実装は `cv2.HoughCircles(_u8(v), HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=10+int(a*20), param1=100, param2=20+int(b*20), minRadius=3, maxRadius=20)` —— a は検出する円同士の最小中心間距離を 10〜30 に、b は中心検出の投票しきい値 param2(小さいほど誤検出が増える)を 20〜40 に振る。param1(内部の Canny 高しきい値)と半径範囲(3〜20)は固定。

詳細使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity

同類別(`features`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

cv_hough_circles — 2D features op

用法