halcon_ext op• 데이터 종류: contour → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_sort_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: sort_contours_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*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_sort_contours: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_sort_contours: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
contour 를 상대 위치(무게중심 row→col)로 정렬합니다.
contour dict({"shape": (H, W), "cs": [N×2의 (row, col) 배열, ...]})의 cs를, 각 contour의 점의 평균(무게중심)의 행, 다음으로 열의 오름차순으로 다시 정렬하여 반환한다. 점열 자체는 바꾸지 않는다.
• a, b는 사용하지 않는다.
• dict가 아니거나 cs가 비어 있으면 빈 contour 집합을 반환한다(예외는 나지 않는다). 점 수 0인 contour는 출력에서 빠진다.
위→아래, 같은 높이면 왼쪽→오른쪽 순이 되므로, 문자열이나 부품 열을 읽는 순서로 늘어놓는 데 쓴다. 무게중심은 점의 단순 평균이며, 점의 밀도에 치우침이 있으면 기하학적 중심과 어긋난다. hx_union_adjacent는 리스트 순으로 탐욕적으로 연결하므로, 앞에 이 op를두면 연결의 결과가 안정된다.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 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.
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_sort_contours 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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).*
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