hx_crop_contours — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: contour → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_crop_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: crop_contours_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_crop_contours: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_crop_contours: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_crop_contours: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ hx_crop_contours: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ hx_crop_contours: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Beschneidet Konturen auf das zentrale a×b-Anteilsrechteck (nur die Punkte darin bleiben).

Von den Punkten jeder Kontur werden nur diejenigen behalten, die vom Bildmittelpunkt (H/2, W/2) in Zeilenrichtung höchstens hh und in Spaltenrichtung höchstens ww entfernt sind; Konturen, in denen nicht 1 Punkt verbleibt, werden verworfen, der Rest wird zurückgegeben.

• a → halbe behaltene Höhe hh = (0.3 + 0.6*a) * H/2 (30% bis 90% des Ganzen).

• b → halbe behaltene Breite ww = (0.3 + 0.6*b) * W/2 (30% bis 90% des Ganzen). Selbst bei a=b=1 fallen die äußeren 5% weg.

Es werden nur Punkte ausgedünnt, nicht geteilt; eine Kontur, die das Rechteck verlässt und zurückkehrt, verbindet daher ihre verbleibenden Punkte (Sprung). Um alles außerhalb des Rechtecks vollständig zu ignorieren, danach hx_split_contours anwenden. Die Version mit Rändern ab dem Bildrand ist hx_clip_contours, die Version mit 1 Regler für ein quadratisches Fenster ist xg_crop_contours.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_crop_contours 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `contour` als Eingabe)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

hx_crop_contours — 2D halcon_ext op