region op• データ種: region → region
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "r2_smallest_circle", 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: smallest_circle(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
*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):
▸ r2_smallest_circle: つまみ a を振った図 (docs サイト)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ r2_smallest_circle: 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):
▸ r2_smallest_circle: 別の画像での出力 (docs サイト)
最小包含円をマスクとして(Welzl)。a は半径を膨らませる(>=0)。
領域の全前景画素(画素中心)を含む最小包含円をマスクとして描く。前景座標を凸包(Andrew の単調鎖、向き判定は predicates.orient2d の頑健版)に減らしてから Welzl の再帰アルゴリズムで厳密な最小円 (cy, cx, r) を求める。凸包頂点の順序は numpy.random.default_rng(0) で固定シャッフルするので結果は決定的。
描く半径は r_draw = (r + 0.75) * (1 + 0.4*a)。a=0 でも 0.75 画素余分に膨らませる(画素中心ベースの r では縁の画素が欠けるため、全前景画素を確実に含める設計)。a=1 で 1.4 倍。a は [0,1] に clip。b は未使用。返り値は入力と同形の float64 0/1 マスク、前景が無ければ全零。
注意: 出力は常に入力領域を含み、a を上げても縮む方向には動かない。複数の連結成分があれば全体を囲む 1 つの円。前景が 1 画素なら r=0 で半径 0.75 の円板(1 画素)になる。Welzl の再帰は凸包頂点数ぶん深くなる。円の中心や半径の数値は返さない。内接円 r2_inner_circle との半径比が真円度の粗い指標になり、向きを持つ外接形は r2_smallest_rectangle2。
端の扱い: 画像の外側は背景(0)とみなす(実測。tools/impl2/border_probe.py)。
• 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。
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。
threshold 0.50 0.50 r2_smallest_circle 0.50 0.50
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region を入力に取れる)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*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)。*
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