hx_clip_contours — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

hx_clip_contours: 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_clip_contours: knob a को बदलने का figure (docs site)

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

▸ hx_clip_contours: knob b को बदलने का figure (docs site)

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

▸ hx_clip_contours: 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_clip_contours: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

Contour को image domain (केंद्र में margin a/b छोड़ने वाला आयत) तक clip करता है (range से बाहर के points हटाता है)।

contour dict के हर contour के लिए, image के भीतर लिए गए rectangle my <= row <= H-1-my, mx <= col <= W-1-mx में आने वाले points ही रखता है, और जिनमें 1 भी point न बचे उन contours को हटाकर लौटाता है।

• a → ऊपर-नीचे का margin my = a*0.4*H (0 से ऊँचाई का 40%)।

• b → बाएँ-दाएँ का margin mx = b*0.4*W (0 से चौड़ाई का 40%)। a=b=0 पर image range [0, H-1] × [0, W-1] से clip।

यह केवल points हटाता है, contour को विभाजित नहीं करता, इसलिए rectangle के बाहर से होकर लौटने वाला contour ऐसा आकार लेता है जिसमें बचे points सीधे जुड़ जाते हैं (jump)। विभाजन चाहिए तो बाद में hx_split_contours। केंद्र से अनुपात के आधार पर काटने वाला मिलता-जुलता op hx_crop_contours है (केंद्र के आधार पर चौड़ाई-ऊँचाई निर्दिष्ट)। line लंबाई से छाँटने वाले xg_clip_contours से यह अलग 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_clip_contours 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_clip_contours — 2D halcon_ext op