hx_test_region_point — 2D halcon_ext op

• Datenarten: region → feature

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

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

hx_test_region_point: 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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_test_region_point: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ hx_test_region_point: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Ob die Region den Punkt enthält (normiert a = Zeile, b = Spalte): 1/0 (test_region_point).

Gibt als 1.0/0.0-np.float64 zurück, ob die Region v > 0.5 das Pixel an den normierten Koordinaten (a, b) enthält.

• a → Zeile r = min(int(a*h), h-1) (0 ist die erste, 1 die letzte Zeile).

• b → Spalte c = min(int(b*w), w-1).

Die Koordinaten stehen in der Reihenfolge (Zeile, Spalte) und werden per Abschneiden auf ein Pixel gerundet. Da 1 Pixel geprüft wird, ist das Ergebnis direkt am Regionsrand instabil. Um in der Umgebung des Punkts zu prüfen, die Region zuerst mit hx_dilation1 verdicken. Den Enthaltensein-Anteil mehrerer Punkte liefert hx_test_region_points, den Abstand von einem Punkt zur Region hx_distance_pr.

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
hx_test_region_point 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 feature als Eingabe)

identity · feature_to_img

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).*

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