halcon_ext op• Datenarten: contour → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_smallest_circle_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: smallest_circle_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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*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_smallest_circle_xld: Stufen (Doku-Website)
Der Radius des kleinsten umschließenden Kreises aller Konturpunkte (mit dem Schwerpunkt als Mittelpunkt genähert), als normiertes Merkmal.
Fasst die Punkte aller Konturen eines contour dict zusammen, nimmt den Mittelwert der Punkte (Schwerpunkt) als Mittelpunkt, bestimmt den Abstand r zum entferntesten Punkt und gibt r / max(H, W) als np.float64 zurück. Es ist nicht der echte kleinste umschließende Kreis (mit ebenfalls optimiertem Mittelpunkt), sondern eine Näherung durch einen "um den Schwerpunkt zentrierten umschließenden Kreis", und der Radius ist mindestens der wahre Wert.
• a, b werden nicht verwendet.
• 0.0, wenn es nicht einmal 1 Punkt gibt (nicht unterscheidbar vom gültigen Wert 0).
Auch mehrere Konturen werden von 1 Kreis umschlossen (nicht je Kontur). Normiert wird mit der längeren Bildseite, daher ändert sich der Wert bei gleicher Form, wenn sich die Bildgröße ändert. Zur Messung der Kreisförmigkeit hx_fit_circle_contour (Residuum) oder circularity_xld verwenden. Die exakte Lösung für Regionen ist r2_smallest_circle.
• 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_smallest_circle_xld 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature als Eingabe)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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