halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_close_edges", 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:close_edges(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*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_close_edges: 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_close_edges: 旋钮 b 扫描 (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_close_edges: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
闭合边缘幅值图中的缺口:按阈值 a 二值化 → 形态学闭运算(半径 b)。
用 v > a 二值化后，以 3×3 全连接（8 邻域）结构元素迭代 it 次调用 scipy.ndimage.binary_closing = 用 (2*it+1) 见方的正方形做 1 次闭运算（膨胀→腐蚀），以 0/1 的 float 图像返回。
• a → 二值化阈值（假定为边缘振幅图像。a=0 时大于 0 的像素全部为前景）。
• b → 结构元素的迭代次数 it = 1 + int(b*3)（1〜4，正方形边长 3〜9 像素）。能闭合的缝隙大致在
2*it 像素以下。
注意：binary_closing 把图像外视为 0 进行腐蚀，因此距图像边缘 it 像素的带一定变为 0 （对全为 1 的 20×20 施加 it=1，剩下的是 18×18）。处理接触边缘的边缘时，要事先加边距，或对结果重新膨胀。输入是 image（边缘振幅），输出也是 image sort，但内容是二值。放在 hx_nonmax_dir 或 sobel_amp 的后面，连通后的边缘交给 hx_region_to_label 或 hx_detect_edge_segments。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• 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。
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。
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 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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