xg_eccentricity — 2D `xldgeom` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xg_eccentricity", 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:eccentricity_points_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

xg_eccentricity: 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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ xg_eccentricity: 處理階段 (文件網站)

用法

由點集共變異數求離心率 sqrt(1 - λ_min/λ_max)。

把輪廓字典 {"shape", "cs"} 中全部輪廓的點合併為 1 個點集，由其(row, col) 座標的母體共變異數矩陣的特徵值 λ_min <= λ_max 回傳離心率 e = sqrt(1 - λ_min/λ_max)。閉合輪廓重複的終點（與起點相同的點）不計入。a、b 未使用。

回傳值為 numpy.float64，範圍 [0, 1]。正圓、正方形等等向性的點分布為 0，一直線上的點（λ_min = 0）為 1。點數少於 2 個，或 λ_max <= 1e-12 （所有點相同）時為 0.0。若有多個輪廓，則是它們合併後分布的離心率，混入的不只是各輪廓的形狀，還有排列的擴展（若要逐輪廓評估，先以 select_contours_xld 等篩選為 1 條）。它依賴輪廓點的密度（點密集的部分權重較大），這點與以面積為基礎的指標不同。軸比本身用 xg_elliptic_axis，主軸方向用 xg_orientation。

詳細使用指南

• gallery2d_geometry 族使用指南

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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
xg_eccentricity 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 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`xldgeom`)

xg_moments · xg_area_center · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_regress_contours · xg_clip_contours · xg_gen_polygons

*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)。*

xg_eccentricity — 2D xldgeom op

用法