hx_smallest_rect1_xld — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_smallest_rect1_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_rectangle1_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_smallest_rect1_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):

全部 contour 点轴对齐外接矩形的面积比(feature)。

合并 contour dict 的全部点，把行方向、列方向各自的 max - min（外接轴平行矩形的高、宽）之积除以图像面积 H*W，以 np.float64 返回。

• a、b 未使用。

• 没有点时为 0.0。只有 1 个点，或全部点在同一行/列时宽度也为 0，结果为 0.0（不做 +1 的像素修正）。

是把全部 contour 合起来的 1 个矩形，因此若有 2 个分离的 contour，中间的空白也计入面积。带方向的最小面积矩形用 hx_smallest_rect2_xld，针对 region 的轴平行外接矩形用 smallest_rectangle1。

• 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。

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_rect1_xld 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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_rect1_xld — 2D halcon_ext op