hough_circle_trans — 2D features op

数据种类:imageimage

调用:fullseye.apply(img, "hough_circle_trans", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

HALCON 对应:hough_circle_trans(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hough_circle_trans: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入,右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z),一维序列为折线,体数据为沿 z 的最大值投影,视频为中间帧,复数图像为幅值;无法成像的返回值直接显示数值。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小,黄 = 大),便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋钮取默认):

hough_circle_trans: knob a sweep (docs site)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋钮取默认):

hough_circle_trans: knob b sweep (docs site)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入,下排为对应输出。旋钮取默认):

hough_circle_trans: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

用于圆检测的 Hough 变换。对边缘掩膜使用半径 4〜19(步长 3)的一组圆模板计算 `skimage.transform.hough_circle,并把所有半径中的最大响应归一化到 [0,1] 后返回。相当于 HALCON 的 hough_circle_trans`(Return the Hough-Transform for circles with a given radius.)(HALCON 会明确指定半径,此处则用固定范围做穷举的近似)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`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)。

数值可比性(实测):输出按该图自身的最大值归一化(输出最大值恒为 1.0,输入整体缩放不改变输出)。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值;在只有弱特征的图中,噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较,请以统一基准重新缩放。

空帧(实测):输入亮度均匀的图像时,无论亮度如何,结果都为空(全部像素为背景 0)。纯白与纯黑表现相同;仅凭亮度检测不到任何东西。

详细使用指南

gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中,此块会变成按钮,可当场加载并运行。

hough_circle_trans 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

gallery2d_featurespy -3.11 examples/gallery2d_features.py

poc_real_coin_metrologypy -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

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

同类别(features)

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


*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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