halcon_ext op• 数据种类:image → region
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_detect_edge_segments", 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:detect_edge_segments(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_detect_edge_segments: 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_detect_edge_segments: 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_detect_edge_segments: 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)。*
检测直线状边缘碎片:用 NMS 细化 → 在连通成分中保留 PCA 判定为细长(直线状)的。
把经 hx_nonmax_dir(v, a, 0) 细化的边缘（> 0）按 8 邻域分为连通分量，返回只把各分量像素坐标的协方差特征值比 λmax/λmin 不小于 min_ratio 者（细长=直线状）设为 1 的 0/1 float region。
• a → 细化阶段的弱边缘阈值（与 hx_nonmax_dir 的 a 相同。舍弃归一化振幅小于 a*0.3 者）。
• b → 细长度阈值 min_ratio = 3 + b*12（3〜15）。越大越只剩笔直的片段。
• 像素数少于 5 的分量无条件舍弃。λmin 几乎为 0（完美直线）时把比值视为无穷大而采用。
注意：直线性的判定是“点云的扩展是否偏向 1 个轴”，因此曲线只要足够细长也会通过。由于细化阶段几乎不细化斜向边缘（参见 hx_nonmax_dir 的注记），斜向边缘会成为有宽度的块，特征值比下降而容易被删掉。由于以连通分量为单位，交叉的线会作为 1 个分量而比值下降。若要在后续按线段处理，用 hx_region_to_label 或 hough_line_trans。
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_detect_edge_segments 0.50 0.50
• 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 作为输入)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 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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