hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

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

hx_distance_pc: 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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_distance_pc: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_distance_pc: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_distance_pc: 处理阶段 (文档网站)

用法

从查询点(归一化 a,b)到 contour 的最小距离(feature)。

返回从正规化坐标 (a, b) 的查询点 q = (a*H, b*W) 到全部 contour 顶点的欧氏距离的最小值, 除以 max(H, W) 并以 1 饱和截顶后的 np.float64。

• a → 查询点的行(0〜1)。

• b → 查询点的列(0〜1)。

• contour 没有点时为 0.0(与点在 contour 上的情况无法区分)。

距离是到顶点而不是到线段,因此对点间隔粗的 contour,会比真实距离最多大约“点间隔的一半” 左右。对细密的 contour(edges_sub_pix 的 1 像素步长)则几乎一致。到 region 的距离见 hx_distance_pr,到水平线的距离见 hx_distance_sc,选择包含点的 contour 见 hx_select_xld_point。

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_distance_pc 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_distance_pc — 2D halcon_ext op

用法