xg_regress_contours — 2D xldgeom op

• 資料種類:contour → feature

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

*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_regress_contours: stages (docs site)

用法

全最小平方直線殘差 RMS = sqrt(共變異數較小的特徵值)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

The perpendicular (orthogonal-regression) residual variance of a point set

equals its smallest covariance eigenvalue; its square root is the RMS

perpendicular distance to the best-fit line.

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_regress_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_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

• poc_screw_thread_metrology — py -3.11 examples/poc_screw_thread_metrology.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_eccentricity · xg_orientation · xg_elliptic_axis · xg_height_width_ratio · 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)。*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.