cv_hough_lines — 2D features op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "cv_hough_lines", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: hough_lines (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ cv_hough_lines: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

उपयोग

Probabilistic Hough transform से सीधी रेखा (line segment) detection (1 scalar feature, OpenCV implementation)। पहले Canny से edge image बनाता है, फिर उसमें सीधी रेखा में लगे edge pixels के समूहों को voting से खोजकर line segments के रूप में पहचानता है —— यहाँ केवल पहचाने गए line segments की संख्या लौटाता है (0 हों तो 0)।

HALCON के hough_lines (Detect lines in edge images with the help of the Hough transform and returns it in HNF.) के समकक्ष है (सन्निकटन: line के parameters नहीं, केवल संख्या)। implementation cv2.HoughLinesP(Canny(_u8(v),50,150), 1, pi/180, threshold=int(20+40*a), minLineLength=int(10+20*b), maxLineGap=5) है -- a vote की threshold (किसी सीधी रेखा को मान्य करने के लिए न्यूनतम vote) को 20-60 में, और b न्यूनतम segment लंबाई को 10-30 में बदलता है। Canny की आंतरिक threshold (50, 150) और maxLineGap (5) स्थिर हैं।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_features family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

cv_hough_lines 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (features)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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