xg_eccentricity — 2D `xldgeom` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xg_eccentricity", 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])

• HALCON 對應:eccentricity_points_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

xg_eccentricity: 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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ xg_eccentricity: stages (docs site)

用法

由點集共變異數求離心率 sqrt(1 - λ_min/λ_max)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

輪郭辞書 `{"shape", "cs"}` の全輪郭の点を 1 つの点集合にまとめ、その

(row, col) 座標の母共分散行列の固有値 `λ_min <= λ_max` から離心率

`e = sqrt(1 - λ_min/λ_max)` を返す。閉輪郭の重複した終点(先頭と同じ点)は

数えない。`a, b` は未使用。

返り値は `numpy.float64` で [0, 1]。真円・正方形など等方な点配置で 0、

一直線上の点(`λ_min = 0)で 1。点が 2 個未満、または λ_max <= 1e-12`

(全点同一)なら 0.0。輪郭が複数あればそれらをまとめた分布の離心率になり、

個々の輪郭の形ではなく配置の広がりも混ざる(輪郭ごとに評価したいなら先に

`select_contours_xld` などで 1 本に絞る)。輪郭点の密度に依存する(点が

密な部分が重く効く)点は面積ベースの指標と異なる。軸比そのものは

`xg_elliptic_axis、主軸の向きは xg_orientation`。

詳細使用指南

• gallery2d_geometry 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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
xg_eccentricity 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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`xldgeom`)

xg_moments · xg_area_center · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · xg_regress_contours · xg_clip_contours · xg_gen_polygons

*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)。*

xg_eccentricity — 2D xldgeom op

用法