halcon_ext op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_radial_distort_contour", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: change_radial_distortion_contours_xld (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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_radial_distort_contour: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*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_radial_distort_contour: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_radial_distort_contour: andere Eingaben (Doku-Website)
Wendet radiale Verzeichnung r' = r(1 + k r^2) auf eine Kontur an (k aus (a−0,5): tonnen- oder kissenförmig).
Wandelt jeden Konturpunkt in Koordinaten d relativ zum Bildmittelpunkt (H/2, W/2) um und gibt mit dem normierten Radius r = |d| / (max(H, W)/2) die gemäß d' = d * (1 + k*r^2) gestreckte Kontur zurück (der Term 1. Ordnung eines radialen Verzeichnungsmodells).
• a → Verzeichnungskoeffizient k = (a - 0.5) * 1.5 (-0.75 bis +0.75). k < 0 zieht Punkte zur Mitte (tonnenförmig), k > 0
spreizt sie nach außen (kissenförmig), bei a=0.5 keine Änderung.
• b wird nicht verwendet.
Der Radius ist mit der halben langen Bildseite normiert, daher liegt r in den Bildecken um 1, und bei k = ±0.75 bewegen sich Eckpunkte bis zum 1.75- / 0.25-Fachen. Es gibt keine Umkehrung (das Vorzeichen von k umzudrehen stellt nicht exakt wieder her). Zum Testen des Einflusses der Linsenverzeichnung auf Kontur- messungen (hx_fit_circle_contour usw.) oder zur synthetischen Datenvermehrung.
• 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_radial_distort_contour 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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