elliptic_axis_xld — 2D `features` op

• Data kinds: contour → match

• Call: fullseye.apply(img, "elliptic_axis_xld", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: elliptic_axis_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

elliptic_axis_xld: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ elliptic_axis_xld: stages का figure (docs site)

उपयोग

सबसे अधिक points वाले contour पर ellipse fit करता है (cv2.fitEllipse) और (Ra, Rb, Phi) को match sort के 3-component vector के रूप में लौटाता है — Ra/Rb semi-major और semi-minor axes [px] हैं, Phi main axis का कोण (radians, column axis से वामावर्त, -π/2 से बड़ा और π/2 तक)। HALCON के elliptic_axis_xld (Parameters of the equivalent ellipse of contours or polygons.) जैसे ही 3 मान।

Region संस्करण elliptic_axis जैसा आकार। यह contour points पर least-squares fit है, इसलिए region moments से मिले मानों से मेल नहीं खाता (30x70 आयत: region (40.41, 17.31, 0.0) बनाम xld (44.53, 16.99, 0.0018))।

★2026-09-26 तक यह एक scalar लौटाता था, minor/major axis का अनुपात (docs/hardening/dimensional-features-were-normalised.md)।

a और b उपयोग नहीं होते। 5 या अधिक points वाला कोई contour न हो तो 0 (scalar) लौटता है। cv2 आवश्यक है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_features family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
elliptic_axis_xld 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`match` को input के रूप में लेते हैं)

identity

इसी category के (`features`)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

elliptic_axis_xld — 2D features op