halcon_ext op• 데이터 종류: region → region
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_clip_region_rel", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: clip_region_rel(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_clip_region_rel: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_clip_region_rel: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_clip_region_rel: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
region 을 그 외접 사각형에 대해 상대적으로 자릅니다(각 변에서 a 비율만큼 깎음).
v > 0.5인 region의 외접 사각형 [y0, y1] × [x0, x1]을 구하고, 그 높이·폭의 0.5*a씩을 상하좌우에서깎은 안쪽 사각형에 포함되는 화소만 남겨 0/1의 float 배열로 반환한다.
• a → 각 변에서 깎는 비율 my = int((y1-y0)*0.5*a), mx = int((x1-x0)*0.5*a). a=0이면 변화 없음, a=1이면
외접 사각형의 중심선 부근(1행·1열 정도)밖에 남지 않는다.
• b는 사용하지 않는다.
• region이 비어 있으면 빈 채로 반환한다.
깎는 것은 외접 사각형에 대한 상대량이므로, region의 크기가 달라도 "주변 x%를 떨어뜨린다"는 의미가 유지된다. 외접 사각형은 region 전체에서 1개(성분마다가 아님)이므로, 떨어진 작은 성분이 늘어선 경우에는 끝의 성분이 통째로 사라질 수 있다. 영상 기준의 중앙 사각형으로 자르려면 hx_rectangle1_domain과의 논리곱을 쓴다.
가장자리 처리: 이미지 바깥은 배경(0)으로 간주한다(실측. tools/impl2/border_probe.py).
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 hx_clip_region_rel 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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