threshold_sub_pix — 2D `contour` op

• データ種: image → contour

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

threshold_sub_pix: 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。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*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):

*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)。*

マーチングスクエア法(`skimage.measure.find_contours`)によるレベル

クロッシング(等高線)抽出。指定した階調レベル(`0.2+0.5*a`)を横切る位置を

サブピクセル精度で輪郭として返す。HALCON の `threshold_sub_pix`

（Extract level crossings from an image with subpixel accuracy.）に相当。

`a がクロッシングを取るレベルを振る。b` は未使用。skimage が無い

環境ではこの分岐は呼べない。

• 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_sub_pix 0.50 0.50

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_screw_thread_metrology — py -3.11 examples/poc_screw_thread_metrology.py

*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)。*

threshold_sub_pix — 2D contour op