contour_to_img — 2D `bridge` op

• データ種: contour → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "contour_to_img", 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)

contour_to_img: input → output

*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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ contour_to_img: knob a sweep (docs site)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ contour_to_img: knob b sweep (docs site)

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ contour_to_img: stages (docs site)

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ contour_to_img: other inputs (docs site)

使い方

XLD 輪郭をその輪郭自身の座標系に描き戻す —— 43 本の op が作るのに、

画像に落とせる op は 1 本も無かった。

図の生成器は輪郭を折れ線で描いているが、それは道具の中の実装で登録 op

からは呼べない(`fullseye.apply` にも Studio にも出てこない)。

• `a → 線の太さ 1 + int(2a)`(1〜3 画素)。

• `b → 濃さの付け方。b < 0.5 は**全部同じ濃さ**、b >= 0.5` は

点数の多い輪郭ほど濃く(順位で 0.15〜0.85 に割り振る)。どれが主要な

輪郭かが一目で分かる。

• 返り値: 輪郭が持つ `shape`(元画像の大きさ)の float64、白地に暗い線。

★輪郭が 1 本も無ければ白紙を返す(黒い板にしない)。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_bridge 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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
contour_to_img 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_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`bridge`)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume

*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)。*

contour_to_img — 2D bridge op

使い方