hx_gen_parallel_contour — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

• Call: fullseye.apply(img, "hx_gen_parallel_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: gen_parallel_contour_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_gen_parallel_contour: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_gen_parallel_contour: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_gen_parallel_contour: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ hx_gen_parallel_contour: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

हर contour का parallel (normal offset) contour बनाता है (दूरी (a-0.5) से, चिह्न सहित)।

हर contour (2 या अधिक points) की tangent np.gradient(c, axis=0) से निकाली जाती है, उसे 90° घुमाकर unit normal (-t_col, t_row) / |t| बनता है, और इसी दिशा में सभी points को dist से खिसकाया गया contour लौटाया जाता है। मूल contour output में शामिल नहीं होता (उसकी जगह यह आ जाता है)।

• a → signed offset dist = (a - 0.5) * 10 (-5 से +5 pixel; a=0.5 पर कोई बदलाव नहीं)।

• b उपयोग नहीं होता।

• जिन points की tangent length 1e-9 से कम है (duplicate points), उनका normal 0 रखा जाता है और वे नहीं खिसकते। 1 point वाला contour जैसा का तैसा रहता है।

normal की दिशा contour के चलने की दिशा से तय होती है (बायाँ या दायाँ positive है, यह points के क्रम पर निर्भर है)। curvature radius से अधिक खिसकाने पर contour self-intersect करता है (hx_test_self_intersect से पता लगाया जा सकता है)। outline को मोटा/पतला करके तुलना करने, या measurement lines को boundary से तय distance पर रखने में उपयोग होता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_gen_parallel_contour 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`contour` को input के रूप में लेते हैं)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

hx_gen_parallel_contour — 2D halcon_ext op