sp_critical_points_sub_pix — 2D `subpix` op

• 資料種類:image → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sp_critical_points_sub_pix", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:critical_points_sub_pix(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

sp_critical_points_sub_pix: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ sp_critical_points_sub_pix: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ sp_critical_points_sub_pix: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

一併偵測極大值、極小值與鞍點的子像素位置(相當於 HALCON critical_points_sub_pix)。

以同一閾值 a 執行 sp_local_max_sub_pix / sp_local_min_sub_pix / sp_saddle_points_sub_pix 這 3 個運算子，並依極大→極小→鞍點的順序把偵測點串接成 1 個 CONTOUR。b 未使用。回傳座標的單位為輸入影像的像素（次像素小數值）。用於不區分個別種類、只想知道「臨界點在哪裡」的情況。

詳細使用指南

• gallery2d_geometry 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• measurement_uncertainty — 量測不確定度與校正知識 —— 為了能主張「量得準」

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

sp_critical_points_sub_pix 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `contour` 作為輸入)

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

同類別(`subpix`)

sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sp_critical_points_sub_pix — 2D subpix op

用法