halcon_ext op• 数据种类:contour → contour
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_polar_trans_inv", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:polar_trans_contour_xld_inv(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入,右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z),一维序列为折线,体数据为沿 z 的最大值投影,视频为中间帧,复数图像为幅值;无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):
▸ hx_polar_trans_inv: 处理阶段 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入,下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ hx_polar_trans_inv: 其他输入图像 (文档网站)
把 contour 点视为 (radius, angle) 并逆变换回直角坐标(polar_trans 的逆)。
把各 contour 的点视为 (row, col) = (半径 rad, 角度),令 ang = col / W * 2*pi,返回转换回 (cy + rad*sin(ang), cx + rad*cos(ang))(cy, cx = H/2, W/2)直角坐标的 contour。
• a、b 未使用。
• 半径直接把行的值作为像素距离使用,角度把列按图像宽度映射到 0〜2π。
注意: 正变换 polar_trans_contour_xld 把行输出为 r / max(H, W) * H、把列输出为 (θ + π) / 2π * W, 因此本 op 并不是它的严格逆变换。角度有 π 的偏差(点映射到中心对称的位置),非正方形图像中半径有 max(H, W)/H 倍的偏差(实测往返产生半径 2 倍的误差)。期望与正变换往返时, 要把这一差异考虑进去,或者把本 op 单独作为“从列=角度、行=半径的一般极坐标表示到直角坐标”的变换使用。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中,此块会变成按钮,可当场加载并运行。
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_polar_trans_inv 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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