hx_smallest_circle_xld — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_smallest_circle_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:smallest_circle_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_smallest_circle_xld: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_smallest_circle_xld: 处理阶段 (文档网站)

用法

全部 contour 点最小包围圆(近似=以重心为心)的半径,归一化 feature。

把 contour dict 中全部 contour 的点合并，以点的平均（质心）为中心求到最远点的距离 r，以 np.float64 返回 r / max(H, W)。这不是真正的最小包围圆（中心也被优化），而是“以质心为中心的包围圆”的近似，半径不小于真值。

• a、b 未使用。

• 连 1 个点都没有时为 0.0（与有效值 0 无法区分）。

即使有多个 contour，也用 1 个圆包住（不是按 contour）。归一化用的是图像的长边，因此即使形状相同，图像尺寸一变值也会变。想测量圆度时用 hx_fit_circle_contour（残差）或 circularity_xld。region 版的精确解是 r2_smallest_circle。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_smallest_circle_xld 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_smallest_circle_xld — 2D halcon_ext op

用法