halcon_ext op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hx_close_edges_length", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: close_edges_length (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_close_edges_length: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_close_edges_length: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ hx_close_edges_length: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
close_edges के अलावा, threshold से कम लंबाई (pixels की संख्या) वाले छोटे edge टुकड़े भी हटाता है।
v > a से binarise → 3×3 (8-neighbourhood) structuring element से 1 बार binary_closing → ndimage.label (default 4-neighbourhood connectivity) से connected components बनाकर, min_len से कम pixels वाले components हटाता है और 0/1 float image लौटाता है।
• a → binarisation threshold।
• b → रखे जाने वाले न्यूनतम pixels min_len = 2 + int(b*20) (2 से 22)।
• 1 भी component न हो तो closing का परिणाम जैसा का तैसा लौटता है।
सावधानी: closing का structuring element 3×3 पर स्थिर है, hx_close_edges जैसी चौड़ाई की adjustment नहीं है। labelling 4-neighbourhood है, इसलिए तिरछे जुड़ी 1 pixel चौड़ी lines अलग components में बँट जाती हैं, उनकी "लंबाई" कम गिनी जाती है और वे आसानी से हट जाती हैं। binary_closing image के बाहर को 0 मानता है, इसलिए किनारे की 1 pixel पट्टी हमेशा 0 होती है। "लंबाई" component के pixels की संख्या है, geometric line लंबाई नहीं (गुच्छे भी लंबे गिने जाते हैं)।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• gallery2d_halcon_ext family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
hx_close_edges_length 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image को input के रूप में लेते हैं)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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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