geometry op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "deskew", 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)

*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):
▸ deskew: 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):
▸ deskew: knob b sweep (docs site)
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ deskew: 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):
▸ deskew: other inputs (docs site)
*カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。*
傾きを測って起こす(deskew)。角度をノブで与えるのではなく、画像から推定する。
`a が探索の範囲 ±(2 + 43a)° を振る(a=0 で ±2°、a=1 で ±45°)。b` が
精緻化の刻み `1/(1 + round(9b))°` を振る(b=0 で 1° 刻み、b=1 で 0.1° 刻み。
細かいほど遅い ―― ここが取引になっている)。
判定量は横方向の射影プロファイルの差分二乗和。ある角度で回したときに行が
揃うと、行方向に潰した濃度の折れ線が最も激しく上下する。1° 刻みで粗く探し、
最良の ±1° を `b` の刻みで詰める。同点なら角度の小さい方を採るので、
構造の無い画像・空フレームでは 0°(= 入力をそのまま返す)に落ちる。
• 探索は長辺 256 画素に間引いた写しで行う(角度は間引きで変わらない)。
原寸で回すのは最後の 1 回だけ。512x512 で最も広い探索でも実測 121 ms。
• 点数は回転後の中央の正方形(一辺 = `min(H,W)/sqrt(2)`)だけで取る ――
どの角度でも枠内に収まる範囲なので、角の埋めかたが点数に混ざらない。
• 枠外は縁の中央値で埋める(`mode="constant")。既存の rotate_image` は
鏡映で埋めるため、帳票を起こすと四隅に鏡文字が写り込む(向こうの docstring が
自ら「枠外を背景色で埋めたい用途には向かない」と認めている)。起こしたものを
そのまま OCR・切り出しへ渡せるのが、この op の足し前。
実測の精度と限界(行間 14 画素・幅 384 画素の合成頁): `b=1`(0.1° 刻み)で
1 / 2 / 3.7 / 5 / 12 / 20° のいずれも誤差 0.00°。ただし **0.6° 未満の傾きは
0 を返す** ―― 頁の幅いっぱいでも行のずれが 1 画素に届かず、射影の鋭さが補間の
丸まりに埋もれるため。細かく測りたければ入力を大きくする(判定量は幅に比例する)。
先行研究: 射影プロファイルで傾きを測るのは古典で、Postl (1986) が分散を、
Baird (1987) が二乗和 + 粗密の角度探索を判定量にした。この op は Baird の系譜で、
新しいのは手法ではなく縁の扱いである(下記)。
★以前は差分基準が +3.0 度 ずれていた。その原因が確定した。 2026-09-17 の事前測定で、
真値 −7/−3/+3/+7 度 に対し分散基準は誤差 0.0 度、差分基準は 4 本すべて +3.0 度 ずれ、原因は
`ndimage.rotate が作る縁の人工物だろうが「mode="constant"` で消えるかは未検証」と
記録していた。塗り方ではなく見る範囲が原因だった —— 回転後の内接正方形だけで点を
取ると、差分基準でも 1/2/3.7/5/12/20 度 のすべてで誤差 0.00 度 になる(実測)。
値域は入力のまま(線形補間と縁の中央値はどちらも値域を広げない)。★空フレーム
(値域 1e-9 未満)と 8 画素未満の入力はそのまま返す。★タイル分割してはいけない
―― 角度は画像全体から 1 つ決まるもので、タイルごとに測ると各タイルが別々の角度で
回る(`scale.py` に理由つきで登録済み)。
• 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。
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。
rotate_img 0.58 0.50 deskew 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
geometry)rotate_img · rescale_img · affine_warp · sk_swirl · mirror_image · transpose_region · rotate_image · zoom_image_factor
*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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