hx_dist_ellipse_contour — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: dist_ellipse_contour_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_dist_ellipse_contour: input → output

*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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_dist_ellipse_contour: stages का figure (docs site)

उपयोग

Contour points की fit किए गए ellipse की सीमा से औसत दूरी लौटाता है (छोटा = ellipse के करीब, feature)।

सभी contours के points को मिलाकर centroid और coordinate covariance के eigendecomposition से principal-axis frame में ले जाया जाता है, 2*sqrt(λ) (हर principal axis का 2σ) semi-axes वाला ellipse fit किया जाता है, और हर point के normalized radius rad = sqrt((u/ax0)^2 + (v/ax1)^2) और 1 के अंतर |rad - 1| का औसत 1 पर cap करके np.float64 के रूप में लौटाया जाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 4 से कम points हों तो 0.0। eigenvalues को नीचे से 1e-9 पर clip किया जाता है।

ध्यान दें: value pixel distance नहीं, बल्कि ellipse के normalized coordinates में अंतर (dimensionless) है। साथ ही 2σ semi-axes "समान रूप से भरे ellipse" के लिए सही हैं; केवल boundary वाले point set में σ = semi-axis/sqrt(2) होता है, इसलिए perfect ellipse outline पर भी value 0 नहीं होती, लगभग 0.29 का offset जुड़ा रहता है (measured 0.2938)। इसे तुलना के लिए relative measure की तरह इस्तेमाल करें; absolute value से "ellipse है या नहीं" तय न करें। maximum वाला version hx_dist_ellipse_points है, axis ratio hx_fit_ellipse_contour देता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_dist_ellipse_contour 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`feature` को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (`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)।*

hx_dist_ellipse_contour — 2D halcon_ext op