lines_color — 2D `contour` op

• Datenarten: color → contour

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

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

lines_color: 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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ lines_color: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ lines_color: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ lines_color: Stufen (Doku-Website)

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

▸ lines_color: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Erkennt Linien (Rippen/Ridges) in einem Farbbild. Soll HALCONs lines_color (erkennt Farblinien und deren Breite) entsprechen, schätzt die Linienbreite jedoch nicht -- es binarisiert lediglich die Laplacian-of-Gaussian-Antwort auf dem Helligkeitsbild mit einem Schwellenwert und gibt die zusammenhängenden Komponenten als Konturen zurück; es gibt keine Ausgabe, die der von HALCON zurückgegebenen Linienbreite entspricht.

Nach der Umwandlung in Leuchtdichte mit _rgb_to_gray wird scipy.ndimage.gaussian_laplace mit Sigma 0.5 + 2.5 * a angewendet, der Absolutwert auf das Maximum normiert, mit dem Schwellwert 0.2 + 0.4 * b binarisiert und 8-zusammenhängend gelabelt. a variiert die Kammbreite (LoG-Skala), b den Detektionsschwellwert. Komponenten mit weniger als 3 Pixeln werden verworfen.

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.

cfa_to_rgb 0.50 0.50
lines_color 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

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

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

Gleiche Kategorie (`contour`)

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

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

lines_color — 2D contour op