hx_clip_contours — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → contour

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

hx_clip_contours: 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):

▸ hx_clip_contours: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_clip_contours: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_clip_contours: 處理階段 (文件網站)

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):

▸ hx_clip_contours: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

把 contour 裁到影像域(保留中央 margin a/b 的矩形),去掉越界點。

對 contour dict 的每個 contour，只保留落在影像內側所取矩形 my <= row <= H-1-my、mx <= col <= W-1-mx 中的點，捨棄 1 個點都沒剩下的 contour 後回傳。

• a → 上下邊距 my = a*0.4*H（0〜高度的 40%）。

• b → 左右邊距 mx = b*0.4*W（0〜寬度的 40%）。a=b=0 時為依影像範圍 [0, H-1] × [0, W-1] 的截斷。

只是抽掉點而不分割 contour，因此經過矩形外又回來的 contour 會成為剩下的點彼此直接相連的形狀（跳躍）。需要分割時在後續用 hx_split_contours。依距中心的比例裁切的類似 op 有 hx_crop_contours（以中心為基準指定寬、高）。與依線長截斷的 xg_clip_contours 是不同的東西。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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_clip_contours 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `contour` 作為輸入)

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

同類別(`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 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_clip_contours — 2D halcon_ext op

用法