hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

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

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

hx_distance_pc: 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_distance_pc: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_distance_pc: knob b को बदलने का figure (docs site)

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

▸ hx_distance_pc: stages का figure (docs site)

उपयोग

Query point (normalised a,b) से contour तक की न्यूनतम दूरी लौटाता है (feature)।

normalized coordinates (a, b) वाले query point q = (a*H, b*W) से सभी contours के vertices तक की Euclidean distance का minimum, max(H, W) से भाग देकर 1 पर cap करके np.float64 के रूप में लौटाया जाता है।

• a → query point की row (0 से 1)।

• b → query point का column (0 से 1)।

• contours में कोई point न हो तो 0.0 (point के contour पर होने वाली स्थिति से अलग नहीं पहचाना जा सकता)।

distance vertices तक है, segments तक नहीं, इसलिए जिन contours में points के बीच की दूरी ज़्यादा है उनमें यह सच्ची distance से अधिकतम लगभग "points की दूरी का आधा" बड़ी आती है। बारीक contours (edges_sub_pix के 1 pixel step) में यह लगभग मेल खाती है। region तक की distance hx_distance_pr, horizontal line से distance hx_distance_sc, और point वाले contours का चयन hx_select_xld_point करता 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_distance_pc 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_distance_pc — 2D halcon_ext op