fit_line_contours — 2D `contour` op

• Datenarten: contour → contour

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

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

fit_line_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):

▸ fit_line_contours: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ fit_line_contours: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Approximiert jede XLD-Kontur durch eine einzelne Gerade. Entspricht HALCONs fit_line_contour_xld (Approximate XLD contours by line segments.).

a, b werden nicht verwendet. Als Geradenrichtung wird die per SVD (Singulärwertzerlegung) bestimmte erste Hauptkomponentenrichtung durch den Schwerpunkt der Konturpunkte übernommen (die Gerade, die die Summe der quadrierten Abstände zu allen Punkten minimiert), und die Kontur wird durch eine Punktfolge ersetzt, die gleichabständig über den Projektionsbereich der ursprünglichen Punkte neu gesetzt wird. Der Unterschied: Die HALCON-Version kann in einen Polygonzug (mehrere Segmente) zerlegen, diese Implementierung macht die gesamte Kontur zu 1 Geraden. Konturen mit weniger als 2 Punkten werden unverändert zurückgegeben.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

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
fit_line_contours 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_screw_thread_metrology — py -3.11 examples/poc_screw_thread_metrology.py

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

identity · select_contours · smooth_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld · smooth_contours_xld

Gleiche Kategorie (`contour`)

select_contours · smooth_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_contours_xld

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

fit_line_contours — 2D contour op