halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_close_edges", 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:close_edges(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*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_close_edges: 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_close_edges: 旋鈕 b 掃描 (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_close_edges: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
閉合邊緣振幅圖中的缺口:按閾值 a 二值化 → 形態學閉運算(半徑 b)。
以 v > a 二值化後，以 3×3 全連接（8 鄰域）結構元素迭代 it 次呼叫 scipy.ndimage.binary_closing = 以 (2*it+1) 見方的正方形做 1 次閉運算（膨脹→侵蝕），以 0/1 的 float 影像回傳。
• a → 二值化閾值（假定為邊緣振幅影像。a=0 時大於 0 的像素全部為前景）。
• b → 結構元素的迭代次數 it = 1 + int(b*3)（1〜4，正方形邊長 3〜9 像素）。能閉合的縫隙大致在
2*it 像素以下。
注意：binary_closing 把影像外視為 0 進行侵蝕，因此距影像邊緣 it 像素的帶一定變成 0 （對全為 1 的 20×20 套用 it=1，剩下的是 18×18）。處理接觸邊界的邊緣時，要事先加邊距，或對結果重新膨脹。輸入是 image（邊緣振幅），輸出也是 image sort，但內容是二值。放在 hx_nonmax_dir 或 sobel_amp 的後面，連通後的邊緣交給 hx_region_to_label 或 hx_detect_edge_segments。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• 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。
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。
hx_close_edges 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
• poc_metal_grain_size — py -3.11 examples/poc_metal_grain_size.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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)。*
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