lines_gauss — 2D contour op

• データ種: image → contour

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "lines_gauss", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: lines_gauss(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

線状構造(リッジ)検出。`skimage.filters.frangi`(血管様のリッジ強調

フィルタ)の応答をしきい値(`0.1+0.4*a`)で二値化し、連結成分を輪郭点群

として返す。HALCON の `lines_gauss`（Detect lines and their width.）が

本来行う「線の中心線+幅の推定」ではなく、リッジ強調画像のしきい値化に

単純化している(線幅の情報は返らない近似)。

`a がリッジ検出のしきい値を振る。b` は未使用。skimage が無い環境

ではこの分岐は呼べない。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_contour_measure ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

lines_gauss 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

型が繋がる次の op(contour を入力に取れる)

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

同カテゴリ(contour)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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