hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_distance_pc", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:distance_pc(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_distance_pc: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_distance_pc: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_distance_pc: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_distance_pc: 處理階段 (文件網站)

用法

從查詢點(正規化 a,b)到 contour 的最小距離(feature)。

回傳從正規化座標 (a, b) 的查詢點 q = (a*H, b*W) 到全部 contour 頂點的歐氏距離的最小值, 除以 max(H, W) 並以 1 飽和截頂後的 np.float64。

• a → 查詢點的列(0〜1)。

• b → 查詢點的行(0〜1)。

• contour 沒有點時為 0.0(與點在 contour 上的情況無法區分)。

距離是到頂點而不是到線段,因此對點間隔粗的 contour,會比真實距離最多大約「點間隔的一半」左右。對細密的 contour(edges_sub_pix 的 1 像素步長)則幾乎一致。到 region 的距離見 hx_distance_pr,到水平線的距離見 hx_distance_sc,選擇包含點的 contour 見 hx_select_xld_point。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_distance_pc 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_distance_pc — 2D halcon_ext op

用法