lines_color — 2D `contour` op

• データ種: color → contour

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "lines_color", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: lines_color(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

lines_color: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ lines_color: つまみ a を振った図 (docs サイト)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ lines_color: つまみ b を振った図 (docs サイト)

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ lines_color: 段階の図 (docs サイト)

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ lines_color: 別の画像での出力 (docs サイト)

使い方

カラー画像の線（リッジ）を検出する。HALCON の lines_color（カラーの線とその幅を検出する）に相当するとされるが、線幅は推定しない——輝度画像上のガウシアン・ラプラシアン応答をしきい値二値化して連結成分を輪郭として返すだけで、線幅（HALCON 側が返す値）に相当する出力は持たない。

_rgb_to_gray で輝度化した後、scipy.ndimage.gaussian_laplace をシグマ 0.5 + 2.5 * a でかけて絶対値を最大値正規化し、0.2 + 0.4 * b でしきい値二値化して 8 連結ラベリングする。a はリッジの太さ（LoG のスケール）、b は検出しきい値を振る。3 画素未満の成分は捨てる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_contour_measure ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

cfa_to_rgb 0.50 0.50
lines_color 0.50 0.50

▸ このパイプラインを読み込む · 読み込んで実行

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

型が繋がる次の op(`contour` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

lines_color — 2D contour op

使い方