halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_close_edges_length", 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_length(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_length: 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_length: 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_length: 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)。*
在 close_edges 之上,再去掉長度(像素數)低於閾值的短邊緣碎片。
以 v > a 二值化 → 以 3×3（8 鄰域）結構元素做 1 次 binary_closing → 以 ndimage.label（預設 4 鄰域連通）分為連通元件，去掉像素數少於 min_len 的元件，以 0/1 的 float 影像回傳。
• a → 二值化閾值。
• b → 保留的最小像素數 min_len = 2 + int(b*20)（2〜22）。
• 連 1 個元件都沒有時，原樣回傳閉運算結果。
注意：閉運算的結構元素固定為 3×3，沒有 hx_close_edges 那樣的寬度調整。由於標記採用 4 鄰域，斜向相連的 1 像素寬線會分成不同元件，「長度」被算得偏短而容易被刪除。binary_closing 把影像外視為 0，因此邊界 1 像素的帶總是 0。「長度」是元件的像素數，而非幾何線長（塊狀物也會被算作長）。
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_length 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.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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