hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", 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:add_noise_white_contour_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_add_noise_contour: 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。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

*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):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

給 contour 點加白高斯雜訊(std 由 a 給出,固定 seed 因而確定)。

對各 contour 全部點的座標 (row, col) 獨立地加上平均 0、標準差 std 的高斯雜訊後回傳。亂數 np.random.default_rng(12345) 每次呼叫都重新建立,因此相同輸入總是產生相同的雜訊(確定性)。

• a → 標準差 std = a*3(0〜3 像素。a=0 時無變化)。

• b 未使用。

雜訊序列依賴於 contour 的順序與點數,因此前級改變了點的順序或條數時,即使 a 相同雜訊的施加方式也會改變。用於穩健性驗證(hx_fit_circle_contour 的殘差增加多少等)或確認 smooth_contours_xld 的效果。

• 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。

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
hx_add_noise_contour 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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)。*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op