halcon_ext op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_polar_trans_inv", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: polar_trans_contour_xld_inv (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ hx_polar_trans_inv: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_polar_trans_inv: andere Eingaben (Doku-Website)
Fasst die Konturpunkte als (Radius, Winkel) auf und transformiert sie zurück in kartesische Koordinaten (die Umkehrung von polar_trans).
Fasst jeden Konturpunkt als (row, col) = (Radius rad, Winkel) auf, setzt ang = col / W * 2*pi und gibt die in kartesische Koordinaten (cy + rad*sin(ang), cx + rad*cos(ang)) (cy, cx = H/2, W/2) zurückgewandelte Kontur zurück.
• a, b werden nicht verwendet.
• Der Radius verwendet den Zeilenwert direkt als Pixelabstand; der Winkel bildet die Spalte über die Bildbreite auf 0 bis 2π ab.
Achtung: Die Vorwärtstransformation polar_trans_contour_xld gibt die Zeile als r / max(H, W) * H und die Spalte als (θ + π) / 2π * W aus, daher ist diese op nicht ihre exakte Umkehrung. Der Winkel ist um π verschoben (Punkte landen an der punktsymmetrischen Position), und bei nicht quadratischen Bildern ist der Radius um den Faktor max(H, W)/H verschoben (gemessen: ein Hin- und Rückweg ergibt einen Fehler vom 2-Fachen des Radius). Wer einen Hin- und Rückweg mit der Vorwärtstransformation erwartet, muss diese Differenz einrechnen oder diese op eigenständig als Umwandlung "von einer allgemeinen Polardarstellung mit Spalte = Winkel und Zeile = Radius ins Kartesische" verwenden.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_polar_trans_inv 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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