xg_eccentricity — 2D `xldgeom` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "xg_eccentricity", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:eccentricity_points_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

xg_eccentricity: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ xg_eccentricity: 处理阶段 (文档网站)

用法

由点集协方差求离心率 sqrt(1 - λ_min/λ_max)。

把轮廓字典 {"shape", "cs"} 中全部轮廓的点合并为 1 个点集，由其(row, col) 坐标的总体协方差矩阵的特征值 λ_min <= λ_max 返回离心率 e = sqrt(1 - λ_min/λ_max)。闭合轮廓重复的终点（与起点相同的点）不计入。a、b 未使用。

返回值为 numpy.float64，取值 [0, 1]。正圆、正方形等各向同性的点分布为 0，一条直线上的点（λ_min = 0）为 1。点数少于 2 个，或 λ_max <= 1e-12 （所有点相同）时为 0.0。若有多个轮廓，则是它们合并后分布的离心率，混入的不仅是各轮廓的形状，还有排布的扩展（若要逐轮廓评价，先用 select_contours_xld 等筛选为 1 条）。它依赖轮廓点的密度（点密集的部分权重更大），这一点与基于面积的指标不同。轴比本身用 xg_elliptic_axis，主轴方向用 xg_orientation。

详细使用指南

• gallery2d_geometry 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
xg_eccentricity 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

xg_eccentricity — 2D xldgeom op

用法