sk_find_contours — 2D `contour` op

• Datenarten: image → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_find_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

sk_find_contours: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Konturextraktion (marching squares). Verfolgt Kurven, die einen angegebenen Pegelwert in einem Graustufenbild kreuzen, und gibt sie als Menge subpixelgenauer Konturkoordinatenfolgen zurück -- im Unterschied zur binären Konturextraktion können hiermit auch kontinuierliche Konturen behandelt werden, nicht nur der Umriss eines Binärbildes.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は `measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) のうち頂点数 3 未満の断片を捨てたもの —— a は等高線のレベル(しきい値)を 0.2〜0.7 に振る。b は未使用。戻り値は画像形状と輪郭座標配列のリストを持つ辞書(contour` 型)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.