lines_facet — 2D `contour` op

• Datenarten: image → contour

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

• HALCON-Äquivalent: lines_facet (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）を検出して輪郭（XLD contour）として返す。実装は Frangi フィルタ（`skimage.filters.frangi、多スケール σ=1..3 のリッジ強調）で線らしさを求め、閾値 0.1+0.4a` を超える連結成分の画素座標をそのまま輪郭点列として出力する。b は未使用。

HALCON の `lines_facet`（局所多項式近似=ファセットモデルで線を検出する演算）とは検出原理が異なる近似 —— facet モデルによるサブピクセル位置推定は行わず、Frangi 応答の二値化領域を輪郭化しているだけなので、座標はサブピクセル精度を持たない。

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 · lines_gauss · select_contours_xld

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

lines_facet — 2D contour op