fit_line_contours — 2D `contour` op

• 데이터 종류: contour → contour

• 호출: fullseye.apply(img, "fit_line_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: fit_line_contour_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

fit_line_contours: 入力 → 出力

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

사용법

각 XLD 윤곽을 하나의 직선으로 근사한다. HALCON의 `fit_line_contour_xld`(Approximate XLD contours by line segments.)에 해당한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`a, b` は未使用。輪郭点群の重心を通り、SVD（特異値分解）で求めた第一主成分方向を直線の向きとして採用し（全点との距離二乗和を最小化する直線）、元の点群の射影範囲に等間隔に打ち直した点列に置き換える。HALCON 版は折れ線（複数線分）に分割できるが、この実装は輪郭全体を 1 本の直線にする点が異なる。点が 2 点未満の輪郭はそのまま返す。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
fit_line_contours 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`contour` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`contour`)

select_contours · smooth_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_contours_xld

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

fit_line_contours — 2D contour op

사용법