halcon_ext op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_fuzzy_measure_pairs", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: fuzzy_measure_pairs(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
중앙 수평 프로파일에서 에지 쌍(밝은 바의 상승 경계 → 하강 경계)을 셉니다(1D 계측).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
レベル閾値の交差で境界を 1 回ずつ取る(np.gradient はステップを 2 画素に滲ませ二重計上
するため不可)。閾値 lvl は a で可変。返り値は対の数(/10 で正規化した feature)。
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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