hough_circle_trans — 2D `features` op

• データ種: image → image

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

hough_circle_trans: 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。*

*出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ hough_circle_trans: 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):

▸ hough_circle_trans: knob b sweep (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):

▸ hough_circle_trans: other inputs (docs site)

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

使い方

円検出のための Hough 変換。エッジマスクに対して半径 4〜19(3 刻み)の

円テンプレート群で `skimage.transform.hough_circle` を計算し、全半径での

最大応答を [0,1] に正規化して返す。HALCON の `hough_circle_trans`

（Return the Hough-Transform for circles with a given radius.）に相当

(HALCON は半径を明示指定するが、ここでは固定レンジを総当たりする近似)。

`a がエッジ抽出の閾値を振り、b` が探索する半径の上限を決める

(`radii = arange(4, max(7, round(4 + 32*b)), 3)。既定の b=0.5` は

従来どおり半径 4〜19)。★**対象より小さい半径しか探していないと、この op は

落ちずに意味の無い累算器を返す**。実写のコイン 24 枚(半径 19〜31 px)で

非極大抑制して数えると `b=0.5 で 13 峰、上限まで広げた b=1.0` でも

19 峰にしかならない ―― 半径の刻みが 3 で、しかも全半径の最大に潰して

いるため。半径を明示できる HALCON の同名 op の代わりにはならない

(`examples/poc_real_coin_metrology.py` が数字で示す)。

値の比較可能性(実測): 出力をその画像の最大値で正規化している(出力の最大が常に 1.0、入力を定数倍しても出力が変わらない)。したがって画像をまたいで値を比較できない —— 同じ強さの特徴でも、その画像の中で最も強い特徴が何かによって値が変わる。弱い特徴しか無い画像では雑音が 1.0 まで持ち上がる。画像間で比べたいときは、共通の基準で割り直すこと。

何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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。

hough_circle_trans 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.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(`features`)

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

*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)。*

hough_circle_trans — 2D features op

使い方