hx_smallest_circle_xld — 2D `halcon_ext` op

• 데이터 종류: contour → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "hx_smallest_circle_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: smallest_circle_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

hx_smallest_circle_xld: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ hx_smallest_circle_xld: 단계 (문서 사이트)

사용법

모든 contour 점의 최소 포함원(근사=무게중심을 중심으로)의 반지름을 정규화 feature 로.

contour dict의 모든 contour의 점을 모아, 점의 평균(무게중심)을 중심으로 하여 가장 먼 점까지의 거리 r을 구하고, r / max(H, W)를 np.float64로 반환한다. 진짜 최소 포함원(중심도 최적화)이 아니라 "무게중심을 중심으로 하는 포함원"의근사이며, 반지름은 참값 이상이 된다.

• a, b는 사용하지 않는다.

• 점이 1개도 없으면 0.0(유효한 값 0과 구별할 수 없다).

contour가 여럿이어도 1개의 원으로 감싼다(contour마다가 아님). 정규화는 영상의 긴 변이므로, 같은 형태라도 영상 크기가바뀌면 값이 바뀐다. 원다움을 재고 싶다면 hx_fit_circle_contour(잔차)나 circularity_xld. region판의 엄밀해는 r2_smallest_circle.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_smallest_circle_xld 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`feature` 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

hx_smallest_circle_xld — 2D halcon_ext op

사용법