count_contours — 2D `features` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "count_contours", 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])

• HALCON 对应:count_obj(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

count_contours: input → output

*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。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ count_contours: 处理阶段 (文档网站)

用法

返回轮廓（对象）数量的特征量。相当于 HALCON 的 count_obj（Number of objects in a tuple.）。

a、b 未使用。只是原样返回轮廓列表的长度。

• 输入是 XLD 轮廓 dict {"shape": (H, W), "cs": [(N_i, 2), ...]}。计数的是 cs 的元素数，不看各轮廓的点数、长度和是否闭合（只有 1 个点的轮廓也算 1 条）。

• 返回值为 np.float64（sort feature）。0 条时为 0.0。

• 值取决于前级的轮廓提取（sk_find_contours / edges_sub_pix / hx_gen_contours_skeleton）如何分割 —— 即使形状相同，1 个像素的断口也会使条数增加。若要稳定条数，请在中间加入 select_contours（按长度筛选）或 hx_union_adjacent_contours。

• 若要作为“物体的数量”使用，connection（region 的连通分量）+ 相当于 count_regions 的做法对断口更鲁棒。

详细使用指南

• gallery2d_features 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
count_contours 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`features`)

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

*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)。*

count_contours — 2D features op

用法