hx_clip_contours — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → contour

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_clip_contours", 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:clip_contours_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_clip_contours: 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):

▸ hx_clip_contours: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_clip_contours: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_clip_contours: 处理阶段 (文档网站)

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):

▸ hx_clip_contours: 其他输入图像 (文档网站)

用法

把 contour 裁到图像域(保留中央 margin a/b 的矩形),去掉越界点。

对 contour dict 的每个 contour，只保留落在图像内侧所取矩形 my <= row <= H-1-my、mx <= col <= W-1-mx 中的点，丢弃 1 个点都没剩下的 contour 后返回。

• a → 上下边距 my = a*0.4*H（0〜高度的 40%）。

• b → 左右边距 mx = b*0.4*W（0〜宽度的 40%）。a=b=0 时为按图像范围 [0, H-1] × [0, W-1] 的裁剪。

只是抽掉点而不分割 contour，因此经过矩形外又回来的 contour 会成为剩下的点彼此直接相连的形状（跳跃）。需要分割时在后续用 hx_split_contours。按距中心的比例裁切的类似 op 有 hx_crop_contours（以中心为基准指定宽、高）。与按线长截断的 xg_clip_contours 是不同的东西。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_clip_contours 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `contour` 作为输入)

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

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

hx_clip_contours — 2D halcon_ext op

用法