hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

• Call: fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: add_noise_white_contour_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_add_noise_contour: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_add_noise_contour: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_add_noise_contour: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ hx_add_noise_contour: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

Contour points में white Gaussian noise जोड़ता है (std, a है; fixed seed से deterministic)।

हर contour के सभी points के coordinates (row, col) में mean 0 और standard deviation std वाला Gaussian noise स्वतंत्र रूप से जोड़कर लौटाया जाता है। random generator np.random.default_rng(12345) हर call पर नया बनाया जाता है, इसलिए एक ही input पर हमेशा वही noise आता है (deterministic)।

• a → standard deviation std = a*3 (0 से 3 pixel; a=0 पर कोई बदलाव नहीं)।

• b उपयोग नहीं होता।

noise sequence contours के क्रम और points की संख्या पर निर्भर है, इसलिए पिछले step में points का क्रम या contours की संख्या बदल जाए तो वही a होने पर भी noise अलग तरह से लगता है। robustness जाँचने (hx_fit_circle_contour का residual कितना बढ़ता है, आदि) या smooth_contours_xld का असर देखने में उपयोग होता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_add_noise_contour 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`contour` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op