hx_dist_rect2_points — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_dist_rect2_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_rectangle2_contour_points_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_dist_rect2_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_rect2_points: 处理阶段 (文档网站)

用法

contour 各点到最小面积外接矩形各边的归一化距离的平均(feature)。

把全部 contour 的点合在一起，求严格的最小面积外接矩形(旋转卡尺)，计算各点到该矩形最近一边的欧氏距离的平均，除以 max(H, W) 并以 1 截顶后返回 np.float64。矩形包住全部点，因此点 (u, w)(沿矩形轴的坐标，原点在中心)的距离为 min(h1 - |u|, h2 - |w|)(h1/h2 为半边长)。

• a、b 未使用。

• 点少于 3 个时为 0.0。全部点排成一条直线(宽度为 0 的矩形)时也为 0.0。

该值表示“轮廓在多大程度上沿着矩形的边”: 矩形轮廓本身为 0，圆为半径的约 0.0997 倍(1 - (4/π)·sin(π/4))，内部的点越多越大。与矩形的朝向无关(旋转不变)。HALCON 的 dist_rectangle2_contour_points_xld 以参数接收矩形并返回逐点距离，本 op 则使用拟合到 contour 自身的最小面积矩形，并把结果折叠为 1 个平均值。

2026-10-11 之前，它与名称相反，不求矩形而返回“到点质心的平均距离” (即使是矩形轮廓也不为 0，正方形轮廓约为 0.57·边长/max(H, W))。矩形本身见 hx_smallest_rect2_xld / hx_fit_rectangle2_contour，相对质心的分布见 hx_moments_any_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_rect2_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_rect2_points — 2D halcon_ext op

用法