sp_plateaus — 2D `subpix` op

• Datenarten: image → contour

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

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

sp_plateaus: 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):

▸ sp_plateaus: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

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

▸ sp_plateaus: 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).*

Verwendung

Gibt den Schwerpunkt zusammenhängender flacher Regionen (Plateaus) mit gleichem (quantisiertem) Grauwert als Subpixel-Position zurück (entspricht HALCON plateaus).

Benachbarte Pixel gelten als derselbe flache Bereich, wenn sie innerhalb des Schwellwerts q = 1e-6 + 0.05*a gleich sind (Zusammenhangskomponenten per Union-Find). a variiert sowohl diese zulässige Quantisierungsbreite als auch die Mindestfläche (min_area = 2 + round(6*a); kleinere Bereiche werden ignoriert). b wird nicht verwendet. Rückgabewert ist eine CONTOUR mit 1 Punkt pro Plateau (Mittelwert der Pixelkoordinaten des Bereichs, in Pixeln). Hat die Eingabe mehr als 200,000 Pixel, wird sicherheitshalber die leere Menge zurückgegeben (Rechenaufwand-Schutz).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_geometry

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst

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.

sp_plateaus 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.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 (`subpix`)

sp_local_max_sub_pix · sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_lowlands_center

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

sp_plateaus — 2D subpix op