hx_split_contours — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

• Call: fullseye.apply(img, "hx_split_contours", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: split_contours_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_split_contours: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_split_contours: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_split_contours: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ hx_split_contours: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

हर contour को dominant points (RDP) पर line segments में बाँटता है (सहनशीलता eps, a है)।

हर contour (3 या अधिक points) पर Ramer-Douglas-Peucker लगाकर dominant points के index निकाले जाते हैं, और पड़ोसी dominant points के बीच का हर sub-sequence c[s:e+1] नए contour के रूप में रखा जाता है (पड़ोसी segments अपने end points साझा करते हैं)। 2 या कम points वाले contour बिना बदलाव के आगे जाते हैं।

• a → tolerance eps = 0.5 + a*5 (0.5 से 5.5 pixel)। इस distance के भीतर के मोड़ ignore होते हैं, इसलिए value जितनी बड़ी, segments उतने

लंबे और कम।

• b उपयोग नहीं होता।

output "हर segment के लिए एक contour" है, केवल polyline के vertices नहीं (सभी मूल points बने रहते हैं)। closed contour (start = end) को पहले start से सबसे दूर वाले point पर split किया जाता है। segments की संख्या corners की संख्या का अंदाज़ा देती है, और hx_regress_contours को बाद में रखने पर हर segment की straightness मापी जा सकती है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_split_contours 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

• poc_screw_thread_metrology — py -3.11 examples/poc_screw_thread_metrology.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`contour` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

hx_split_contours — 2D halcon_ext op