region op• データ種: region → region
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "r2_inner_circle", 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: inner_circle(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*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):
▸ r2_inner_circle: 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)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ r2_inner_circle: 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):
▸ r2_inner_circle: other inputs (docs site)
Largest inscribed circle drawn as a mask (a scales drawn radius; a=0.5=exact).
領域の最大内接円をマスクとして描く。入力を `> 0.5` で前景マスクに直し、
`scipy.ndimage.distance_transform_edt` で各前景画素から最近傍の背景画素
までの距離を取り、その最大値 `r0 を与える画素を中心 (cy, cx)` とする
(最大値が複数あれば行優先で最初の画素)。描く半径は
`r = r0 * (0.6 + 0.8*a) で、a=0 で 0.6 倍、a=0.5 で r0` そのまま、
`a=1 で 1.4 倍(a は [0,1] に clip、非有限なら 0.5)。b` は未使用。
返り値は入力と同形の float64 0/1 マスク(円板 `(y-cy)^2+(x-cx)^2 <= r^2`)。
前景が無ければ全零。座標は (row, col)。
注意: `r0 は「背景画素の中心までの距離」なので、a=0.5` でも描いた円板は
領域の縁を 1 画素程度はみ出すことがある(10x20 の矩形で 2 画素、半径 7 の
円板で 12 画素の外側画素を実測)。厳密に内側へ収めたいなら `a` を少し
下げる。領域が複数の連結成分からなる場合も内接円は 1 つだけ(最も太い成分の
もの)。3 次元配列 (H,W,C) は (H, W*C) に平坦化されるのでカラー画像は渡さない。
前段に `threshold や select_largest`、対になる外接円は
`r2_smallest_circle`(両者の半径比が真円度の粗い指標になる)。
• 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。
threshold 0.50 0.50 r2_inner_circle 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region を入力に取れる)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*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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