hx_distance_sc — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

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

hx_distance_sc: 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):

*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):

从水平线段(行 a*H)到 contour 的最小距离(feature)。

返回从行 a*H 的水平线到全部 contour 顶点的纵向距离 |row - a*H| 的最小值,除以 max(H, 1) 并以 1 饱和截顶后的 np.float64。不看列,因此该线作为横贯图像整个宽度的水平线处理。

• a → 水平线的行位置(0 为最上行,1 为最下行的下 1 行)。

• b 未使用。

• contour 没有点时为 0.0(与线上有点的情况无法区分)。

距离是到顶点,因此即使 contour 在相邻 2 个顶点之间穿过该线也不为 0,而是“较近顶点的行差”。点到 contour 的距离见 hx_distance_pc,点到 region 的距离见 hx_distance_pr。

• 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。

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_sc 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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_sc — 2D halcon_ext op