hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → contour

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:add_noise_white_contour_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_add_noise_contour: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

给 contour 点加白高斯噪声(std 由 a 给出,固定 seed 因而确定)。

对各 contour 全部点的坐标 (row, col) 独立地加上平均 0、标准差 std 的高斯噪声后返回。随机数 np.random.default_rng(12345) 每次调用都重新创建,因此相同输入总是产生相同的噪声(确定性)。

• a → 标准差 std = a*3(0〜3 像素。a=0 时无变化)。

• b 未使用。

噪声序列依赖于 contour 的顺序和点数,因此前级改变了点的顺序或条数时,即使 a 相同噪声的施加方式也会变。用于鲁棒性验证(hx_fit_circle_contour 的残差增加多少等)或确认 smooth_contours_xld 的效果。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op