halcon_ext op• 데이터 종류: contour → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_fit_circle_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: fit_circle_contour_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_fit_circle_contour: 단계 (문서 사이트)
Kåsa 대수법으로 contour 점에 원을 맞추고 적합 잔차(RMS)를 돌려줍니다(작을수록 원에 가까움).
모든 contour의 점을 모아 Kåsa의 대수적 방법([x, y, 1]·sol = x^2 + y^2를 최소제곱으로 풀어 중심 (sol0/2, sol1/2), 반지름 sqrt(sol2 + cx^2 + cy^2))으로 원을 맞추고, 각 점의 중심으로부터의 거리와 반지름의 차의 RMS를 max(H, W)로 나누고 1에서 포화시킨 np.float64로 반환한다. 원의 파라미터 자체는 반환하지 않는다.
• a, b는 사용하지 않는다.
• 점이 3개 미만이면 0.0(완전한 원과 구별할 수 없다). 반지름의 근호 안이 음수가 되면 반지름 0으로 취급한다.
대수적 방법은 기하학적 거리의 최소화가 아니므로, 원호가 짧은(각도 범위가 좁은) 점군이나 이상값에서는 반지름이 치우친다. 거의 직선 위의 점군에서는 최소 노름 해의 반지름이 매우 커지고 잔차는 작게 나온다(직선이 "큰 원"으로 보인다). 원다움의 판정에는 hx_regress_contours와 병용해 직선을 제외한다. 포함원의 반지름은 hx_smallest_circle_xld.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_fit_circle_contour 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.