halcon_ext op• 데이터 종류: contour → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_fit_rectangle2_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_rectangle2_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_rectangle2_contour: 단계 (문서 사이트)
최소 면적 외접 사각형을 맞추고 그 종횡비(짧은 변/긴 변)를 돌려줍니다(feature).
모든 contour의 점을 모아 0°~84°를 6° 스텝으로 회전시켰을 때 축 평행 외접 사각형의 면적이 최소가 되는 각도를 찾고, 그 사각형의 짧은 변/긴 변을 np.float64로 반환한다(hx_smallest_rect2_xld와 같은 탐색).
• a, b는 사용하지 않는다.
• 점이 3개 미만이면 0.0. 긴 변이 1e-9 미만(모든 점 일치)이어도 0.0.
각도는 15가지의 이산 탐색이므로 진짜 최소 면적 사각형과 최대 3° 어긋난다(가늘고 긴 형태일수록 종횡비에 대한 영향은 작다). 사각형의 중심·각도·변 길이는 반환하지 않는다. 1에 가까울수록 정사각형, 0에 가까울수록 가늘고 길다. 회전을 수반하지 않는 외접 사각형의 면적비는 hx_smallest_rect1_xld, region 버전(회전 캘리퍼스)은 r2_smallest_rectangle2.
• 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_rectangle2_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).*
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