hx_dist_ellipse_points — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_points", 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:dist_ellipse_contour_points_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_dist_ellipse_points: input → output

*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。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_dist_ellipse_points: 处理阶段 (文档网站)

用法

contour 各点到拟合椭圆边界的最大距离(逐点距离取 max 聚合;feature)。

按与 hx_dist_ellipse_contour 相同的步骤(合并全部点,由质心和协方差的特征分解拟合半轴 2*sqrt(λ) 的椭圆, 计算各点的归一化半径 rad),但返回的不是 |rad - 1| 的平均而是最大值,以 1 饱和截顶后作为 np.float64 返回。

• a、b 未使用。

• 点少于 4 个时为 0.0。

由于是最大值,由 1 个离群点决定(对噪声敏感)。值是椭圆归一化坐标中的差,不是像素距离。半轴 2σ 的取法对只有边界的点集大了 sqrt(2) 倍,因此即使是完美的椭圆轮廓也会带有约 0.29 的偏置,这一点与平均版相同。平均版是 hx_dist_ellipse_contour,要减少离群点就在前级放 smooth_contours_xld。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_dist_ellipse_points 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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)。*

hx_dist_ellipse_points — 2D halcon_ext op

用法