features op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hough_circle_trans", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: hough_circle_trans (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*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.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hough_circle_trans: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hough_circle_trans: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hough_circle_trans: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Die Hough-Transformation zur Kreiserkennung. Berechnet skimage.transform.hough_circle auf der Kantenmaske mit einer Reihe von Kreisvorlagen mit Radius 4 bis 19 (in Schritten von 3) und gibt die maximale Antwort über alle Radien, normiert auf [0,1], zurück. Entspricht HALCONs hough_circle_trans (Return the Hough-Transform for circles with a given radius.) (HALCON gibt den Radius explizit an, hier handelt es sich jedoch um eine Annäherung, die einen festen Bereich per Brute-Force durchsucht).
a variiert den Schwellwert der Kantenextraktion, b legt die Obergrenze der gesuchten Radien fest (radii = arange(4, max(7, round(4 + 32*b)), 3); der Standard b=0.5 ergibt wie bisher Radien 4-19). ★Werden nur Radien gesucht, die kleiner als das Objekt sind, schlägt dieser op nicht fehl, sondern liefert einen bedeutungslosen Akkumulator. Zählt man 24 reale Münzen (Radius 19-31 px) mit Non-Maximum-Suppression, ergeben sich bei b=0.5 13 Peaks und selbst bei b=1.0, bis zur Obergrenze erweitert, nur 19 Peaks -- weil die Radiusschrittweite 3 beträgt und zudem alles auf das Maximum über alle Radien gestaucht wird. Es ist kein Ersatz für HALCONs gleichnamigen op, bei dem sich der Radius explizit angeben lässt (examples/poc_real_coin_metrology.py zeigt das in Zahlen).
Vergleichbarkeit der Werte (gemessen): Die Ausgabe wird auf das Maximum des jeweiligen Bildes normiert (das Ausgabemaximum ist stets 1.0, und eine Skalierung der Eingabe lässt die Ausgabe unverändert). Werte sind daher nicht bildübergreifend vergleichbar — ein Merkmal gleicher Stärke erhält je nach dem stärksten Merkmal im Bild einen anderen Wert, und in einem Bild mit nur schwachen Merkmalen wird das Rauschen auf 1.0 angehoben. Für einen Vergleich über Bilder hinweg auf eine gemeinsame Referenz umskalieren.
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• 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.
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.
hough_circle_trans 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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).*
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