halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_close_edges_length", 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_length(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_length: 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_length: 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_length: 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)。*
在 close_edges 之上,再去掉长度(像素数)低于阈值的短边缘碎片。
用 v > a 二值化 → 以 3×3(8 邻域)结构元素做 1 次 binary_closing → 用 ndimage.label(默认 4 邻域连通)分为连通分量,去掉像素数少于 min_len 的分量,以 0/1 的 float 图像返回。
• a → 二值化阈值。
• b → 保留的最小像素数 min_len = 2 + int(b*20)(2〜22)。
• 连 1 个分量都没有时,原样返回闭运算结果。
注意:闭运算的结构元素固定为 3×3,没有 hx_close_edges 那样的宽度调节。由于标记采用 4 邻域,斜向相连的 1 像素宽线会分成不同分量,“长度”被计得偏短而容易被删除。binary_closing 把图像外视为 0,因此边缘 1 像素的带总是 0。“长度”是分量的像素数,而不是几何线长(块状物也会被算作长)。
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_length 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.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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