contour_to_img — 2D bridge op

• 数据种类:contour → image

• 调用:fullseye.apply(img, "contour_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ contour_to_img: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ contour_to_img: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ contour_to_img: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ contour_to_img: 其他输入图像 (文档网站)

用法

在 XLD 轮廓自身的坐标系中把它画回去 —— 有 43 个 op 会生成轮廓，却没有 1 个 op 能把它落到图像上。

图的生成器把轮廓画成折线，但那是工具内部的实现，无法从已注册 op 调用(既不出现在 fullseye.apply 中，也不出现在 Studio 中)。

• a → 线宽 1 + int(2a)(1〜3 像素)。

• b → 深浅的分配方式。b < 0.5 为全部相同深浅，b >= 0.5 为 点数越多的轮廓越深(按名次分配到 0.15〜0.85)。哪些是主要轮廓一目了然。

• 返回值: 轮廓所带 shape(原图像大小)的 float64，白底深色线。★连 1 条轮廓都没有时返回空白(不会变成一块黑板)。

详细使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(bridge)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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