sp_local_min_sub_pix — 2D `subpix` op

• データ種: image → contour

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sp_local_min_sub_pix", 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: local_min_sub_pix(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

sp_local_min_sub_pix: 入力 → 出力

*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

グレー値曲面の極小点をサブピクセル精度で検出する（HALCON `local_min_sub_pix` に相当）。

アルゴリズムは `sp_local_max_sub_pix と対称（3x3 の 2 次曲面フィットで勾配 0 点へサブピクセル補正）。a は極小の顕著さ（周囲の最大値からの深さ）のしきい値を 0.01〜0.31 に振り（thr = 0.01 + 0.30*a）、b` は未使用。戻り値は CONTOUR、座標の単位は入力画像のピクセル。暗いスポット・くぼみの検出に向く。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_geometry ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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。

sp_local_min_sub_pix 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.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(`subpix`)

sp_local_max_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center

*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)。*

sp_local_min_sub_pix — 2D subpix op

使い方