hx_select_xld_point — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_select_xld_point", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:select_xld_point(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_select_xld_point: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_select_xld_point: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_select_xld_point: 處理階段 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ hx_select_xld_point: 其他輸入影像 (文件網站)

用法

只保留外接矩形包含查詢點(正規化 a,b)的 contour(filter)。

只保留正規化座標 (a, b) 給出的查詢點 (qy, qx) = (a*H, b*W) 落在其外接軸平行矩形 [min row, max row] × [min col, max col] 內的 contour 並回傳。

• a → 查詢點的列(把 0〜1 映射到高度)。

• b → 查詢點的行(把 0〜1 映射到寬度)。

判定用的是外接矩形,而不是 contour 的內側(多邊形內外),因此對 L 字形或環形 contour,在 contour 外的點也會被選中。需要嚴格的內外判定時,用 contours_to_region 轉為 region 後用 hx_test_region_point。到離點最近的 contour 的距離見 hx_distance_pc。沒有符合項時為空的 contour 集合。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_select_xld_point 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `contour` 作為輸入)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_select_xld_point — 2D halcon_ext op

用法