hx_split_contours — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → contour

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

hx_split_contours: 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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

*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):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

在支配点处(RDP)把每条 contour 分割成线段(容差 eps 由 a)。

对每个 contour(点数 3 以上)施加 Ramer-Douglas-Peucker 求支配点的 index,把相邻支配点之间的子序列 c[s:e+1] 作为新的 contour 排列(相邻线段共享端点)。点数在 2 以下的 contour 原样通过。

• a → 容许距离 eps = 0.5 + a*5(0.5〜5.5 像素)。此距离以内的折弯被忽略,因此越大线段越

长越少。

• b 未使用。

输出是“每条线段一个 contour”,而不只是折线的顶点(原来的点全部保留)。闭合的 contour(起点=终点) 首先在离起点最远的点处分割。线段条数可作为角数的参考,把 hx_regress_contours 放在后级即可测量各线段的直线性。

• 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_split_contours 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

• poc_screw_thread_metrology — py -3.11 examples/poc_screw_thread_metrology.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_split_contours — 2D halcon_ext op