count_contours — 2D `features` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "count_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:count_obj(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

count_contours: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ count_contours: stages (docs site)

用法

回傳輪廓（物件）數量的特徵量。相當於 HALCON 的 `count_obj`（Number of objects in a tuple.）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a, b` は未使用。輪郭リストの長さをそのまま返すだけ。

• 入力は XLD 輪郭 dict `{"shape": (H, W), "cs": [(N_i, 2), ...]}。数えるのは cs` の要素数で、各輪郭の点数・長さ・閉じているかは見ない(点が 1 つの輪郭も 1 本)。

• 返り値は `np.float64(sort feature`)。0 本なら 0.0。

• 前段の輪郭抽出(`sk_find_contours / edges_sub_pix / hx_gen_contours_skeleton)がどう分割するかで値が決まる —— 同じ形でも 1 画素の切れ目で本数が増える。本数を安定させたいなら select_contours(長さでの選別)や hx_union_adjacent_contours` を間に置く。

• 「物体の数」として使うなら `connection(region の連結成分)+ count_regions` 相当のほうが切れ目に強い。

詳細使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
count_contours 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`features`)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

count_contours — 2D features op

用法