diameter_xld — 2D `features` op

• Datenarten: contour → feature

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

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

diameter_xld: 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):

▸ diameter_xld: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Der Durchmesser des minimal umschließenden Kreises (cv2.minEnclosingCircle), der die Kontur enthält, normiert durch die längste Seitenlänge des Bildes. Eine Metrik, die sich streng genommen von der "maximalen Distanz zwischen zwei Konturpunkten" unterscheidet, die HALCONs diameter_xld (Maximum distance between two contour or polygon points.) definiert (eine Annäherung über den Durchmesser des umschließenden Kreises; der minimal umschließende Kreis stimmt nicht zwangsläufig mit dem Durchmesser überein, der die beiden am weitesten entfernten Punkte verbindet).

a, b werden nicht verwendet.

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
diameter_xld 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 · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

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

diameter_xld — 2D features op