hough_line_trans — 2D `features` op

• データ種: image → image

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

hough_line_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_line_trans: knob a sweep (docs site)

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

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_line_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

直線検出のための Hough 変換アキュムレータ。まず Sobel 勾配からエッジ

マスクを作り、`skimage.transform.hough_line` でアキュムレータ空間

(角度×距離)を計算、正規化してから入力と同じ画素形状にリサイズして返す

(アキュムレータそのものの座標系ではなく画像として可視化する形)。HALCON の

`hough_line_trans`（Produce the Hough transform for lines within

regions.）に相当。

`a がエッジ抽出の閾値(0.2〜0.6)を振る。b` は未使用。半径・角度分解能

は skimage の既定値に固定されている。

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_line_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

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_line_trans — 2D features op

使い方