hx_select_xld_point — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

hx_select_xld_point: 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_select_xld_point: knob b को बदलने का figure (docs site)

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_select_xld_point: 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_select_xld_point: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

केवल उन contours को चुनता है जिनके bounding rectangle में query point (normalised a,b) है (filter)।

normalized coordinates (a, b) वाला query point (qy, qx) = (a*H, b*W) जिन contours के axis-parallel bounding rectangle [min row, max row] × [min col, max col] के अंदर आता है, केवल उन्हें रखकर लौटाया जाता है।

• a → query point की row (0 से 1 को height पर map किया जाता है)।

• b → query point का column (0 से 1 को width पर map किया जाता है)।

test bounding rectangle पर होता है, contour के अंदर (polygon के अंदर/बाहर) पर नहीं, इसलिए L-आकार या ring-आकार के contour में contour के बाहर का point भी उसे select कर सकता है। exact अंदर/बाहर test चाहिए तो contours_to_region से region बनाकर hx_test_region_point लगाएँ। point के सबसे पास वाले contour तक की distance hx_distance_pc देता है। कुछ match न हो तो खाली contour set।

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_select_xld_point 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_select_xld_point — 2D halcon_ext op