count_contours — 2D `features` op

• Datenarten: contour → feature

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

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

count_contours: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ count_contours: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Ein Merkmal, das die Anzahl der Konturen (Objekte) zurückgibt. Entspricht HALCONs count_obj (Number of objects in a tuple.).

a, b werden nicht verwendet. Gibt lediglich die Länge der Konturliste zurück.

• Die Eingabe ist ein XLD-Kontur-dict {"shape": (H, W), "cs": [(N_i, 2), ...]}. Gezählt wird die Anzahl der Elemente von cs; Punktzahl, Länge und Geschlossenheit der einzelnen Konturen werden nicht betrachtet (auch eine Kontur mit 1 Punkt zählt als 1).

• Der Rückgabewert ist np.float64 (sort feature). Bei 0 Konturen 0.0.

• Der Wert hängt davon ab, wie die vorgelagerte Konturextraktion (sk_find_contours / edges_sub_pix / hx_gen_contours_skeleton) aufteilt - selbst bei gleicher Form erhöht eine Lücke von 1 Pixel die Anzahl. Um die Anzahl zu stabilisieren, select_contours (Auswahl nach Länge) oder hx_union_adjacent_contours dazwischenschalten.

• Als "Anzahl der Objekte" ist connection (Zusammenhangskomponenten einer region) + ein Äquivalent zu count_regions robuster gegen Lücken.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
count_contours 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (`features`)

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

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

count_contours — 2D features op