hx_sort_contours — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: contour → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_sort_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: sort_contours_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_sort_contours: input → output

*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_sort_contours: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ hx_sort_contours: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Sortiert die Konturen nach relativer Lage (Schwerpunkt Zeile, dann Spalte).

Sortiert cs eines contour dict ({"shape": (H, W), "cs": [N×2-Arrays (row, col), ...]}) aufsteigend nach der Zeile, dann der Spalte des Mittelwerts (Schwerpunkts) der Punkte jeder Kontur und gibt es zurück. Die Punktfolgen selbst werden nicht verändert.

• a, b werden nicht verwendet.

• Bei einer Eingabe, die kein dict ist, oder leerem cs wird eine leere Konturmenge zurückgegeben (keine Ausnahme). Konturen mit 0 Punkten entfallen in der Ausgabe.

Die Reihenfolge ist oben→unten und bei gleicher Höhe links→rechts; damit lassen sich Zeichenketten oder Teilereihen in Lesereihenfolge bringen. Der Schwerpunkt ist ein einfacher Mittelwert der Punkte; bei ungleichmäßiger Punktdichte weicht er vom geometrischen Mittelpunkt ab. hx_union_adjacent verbindet gierig in Listenreihenfolge; wird dieses Op davor gesetzt, wird das Verbindungsergebnis stabil.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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_sort_contours 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `contour` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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).*

hx_sort_contours — 2D halcon_ext op