halcon_ext op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "hx_detect_edge_segments", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: detect_edge_segments (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_detect_edge_segments: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_detect_edge_segments: 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_detect_edge_segments: 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)।*
सीधे edge टुकड़े पहचानता है: NMS से पतला करना → connected components में से PCA से लंबे-पतले (रेखीय) वालों को रखना।
hx_nonmax_dir(v, a, 0) से thin की गई edges (> 0) को 8-neighbourhood से connected components में बाँटकर, केवल वे components 1 रखने वाला 0/1 float region लौटाता है जिनके pixel coordinates के covariance eigenvalue ratio λmax/λmin कम से कम min_ratio हो (लंबा-पतला = रेखा जैसा)।
• a → thinning चरण का कमजोर edge threshold (hx_nonmax_dir के a जैसा; normalised amplitude a*0.3 से कम हटाए जाते हैं)।
• b → लंबेपन का threshold min_ratio = 3 + b*12 (3 से 15)। जितना बड़ा, उतने केवल सीधे टुकड़े बचते हैं।
• 5 से कम pixels वाले components बिना शर्त हटाए जाते हैं। λmin लगभग 0 (पूर्ण सीधी रेखा) हो तो ratio को अनंत मानकर अपनाया जाता है।
सावधानी: रेखीयता की जाँच "क्या point cloud का फैलाव 1 axis की ओर झुका है" है, इसलिए curves भी पर्याप्त लंबी-पतली हों तो पास हो जाती हैं। thinning चरण तिरछी edges को लगभग thin नहीं करता (hx_nonmax_dir की टिप्पणी देखें), इसलिए तिरछी edges चौड़ाई वाले गुच्छे बन जाती हैं, उनका eigenvalue ratio घटता है और वे आसानी से हट जाती हैं। इकाई connected component है, इसलिए एक-दूसरे को काटती lines 1 component बनकर ratio घटा देती हैं। बाद में हर line segment को अलग संभालना हो तो hx_region_to_label या hough_line_trans।
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_detect_edge_segments 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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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