hx_polar_trans_inv — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

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

*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_polar_trans_inv: 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_polar_trans_inv: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

Contour points को (radius, angle) मानकर Cartesian coordinates में inverse transform करता है (polar_trans का उलटा)।

हर contour के point को (row, col) = (radius rad, angle) मानकर, ang = col / W * 2*pi लेकर (cy + rad*sin(ang), cx + rad*cos(ang)) (cy, cx = H/2, W/2) के Cartesian coordinates में वापस बदला गया contour लौटाया जाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• radius के लिए row की value को सीधे pixel distance माना जाता है; angle के लिए column को image की width पर 0 से 2π में map किया जाता है।

ध्यान दें: forward transform polar_trans_contour_xld row को r / max(H, W) * H और column को (θ + π) / 2π * W के रूप में output करता है, इसलिए यह op उसका exact inverse नहीं है। angle में π का अंतर आता है (points centre-symmetric position पर पहुँचते हैं), और non-square images में radius में max(H, W)/H गुना का अंतर आता है (round trip में radius के 2 गुना की error measured हुई)। forward transform के साथ round trip की उम्मीद हो तो इस अंतर को ध्यान में रखें, या इस op को अकेले "column = angle और row = radius वाले सामान्य polar representation से Cartesian में" conversion के रूप में इस्तेमाल करें।

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_polar_trans_inv 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_polar_trans_inv — 2D halcon_ext op