hx_regress_contours — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

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

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

hx_regress_contours: 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_regress_contours: stages का figure (docs site)

उपयोग

हर contour पर regression line fit करके औसत residual (रेखा से विचलन) लौटाता है (feature)। छोटा = रेखीय।

3 या अधिक points वाले हर contour के लिए, points के centroid से गुज़रने वाली total least squares line (coordinate covariance के सबसे छोटे eigenvector को normal मानकर) fit की जाती है, और points से line तक की distance का RMS निकाला जाता है। सभी contours के RMS का औसत लेकर max(H, W) से भाग दिया जाता है, 1 पर cap करके np.float64 लौटाया जाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• कोई valid contour न हो तो 0.0 ("perfect straight line" से अलग नहीं पहचाना जा सकता)।

जितना छोटा, उतना सीधा। line का slope या position खुद नहीं लौटाया जाता (fit का परिणाम चाहिए तो fit_line_contours)। polyline के रूप में corners की संख्या देखनी हो तो पहले hx_split_contours से split करके segments गिनें। 2 या कम points वाले contour evaluation से बाहर रहते हैं। केवल 1 contour के लिए इसी तरह का measure xg_regress_contours है।

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_regress_contours 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 (`feature` को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

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_regress_contours — 2D halcon_ext op