hx_radial_distort_contour — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

hx_radial_distort_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_radial_distort_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_radial_distort_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_radial_distort_contour: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

Contour पर radial distortion r' = r(1 + k r^2) लागू करता है (k, (a-0.5) से barrel/pincushion)।

हर contour के point को image centre (H/2, W/2) के सापेक्ष coordinates d में बदलकर, normalized radius r = |d| / (max(H, W)/2) के लिए d' = d * (1 + k*r^2) से फैलाया/सिकोड़ा गया contour लौटाया जाता है (radial distortion model का 1st-order term)।

• a → distortion coefficient k = (a - 0.5) * 1.5 (-0.75 से +0.75)। k < 0 पर points centre की ओर खिंचते हैं (barrel), k > 0 पर

बाहर फैलते हैं (pincushion), a=0.5 पर कोई बदलाव नहीं।

• b उपयोग नहीं होता।

radius image की लंबी side के आधे से normalize होता है, इसलिए image के corners पर r लगभग 1 होता है, और k = ±0.75 पर corner के points 1.75 गुना / 0.25 गुना तक खिसकते हैं। कोई inverse नहीं है (k का sign उलटने पर भी ठीक-ठीक वापस नहीं आता)। lens distortion का असर contour measurements (hx_fit_circle_contour आदि) पर आज़माने, या synthetic रूप से data बढ़ाने के लिए।

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_radial_distort_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_radial_distort_contour — 2D halcon_ext op