sk_find_contours — 2D `contour` op

• 資料種類:image → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_find_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

sk_find_contours: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ sk_find_contours: knob a sweep (docs site)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ sk_find_contours: other inputs (docs site)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

等高線擷取(marching squares)。在灰階影像上追蹤與指定階層值相交的曲線,並以子像素精度的輪廓座標序列集合形式回傳 —— 與二值輪廓擷取不同之處在於,它不僅能處理二值影像的外周,還能處理連續值的等高線。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON に直接対応するものは無い(空欄)。実装は `measure.find_contours(v, level=0.2+0.5*a) のうち頂点数 3 未満の断片を捨てたもの —— a は等高線のレベル(しきい値)を 0.2〜0.7 に振る。b は未使用。戻り値は画像形状と輪郭座標配列のリストを持つ辞書(contour` 型)。

詳細使用指南

• gallery2d_bridge 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

sk_find_contours 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `contour` 作為輸入)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

同類別(`contour`)

select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · edges_sub_pix · lines_gauss · select_contours_xld · smooth_contours_xld

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sk_find_contours — 2D contour op

用法