hx_test_region_point — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:region → feature

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

hx_test_region_point: 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。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_test_region_point: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_test_region_point: 处理阶段 (文档网站)

用法

region 是否包含该点(归一化 a=行, b=列):1/0(test_region_point)。

以 1.0/0.0 的 np.float64 返回 v > 0.5 的 region 是否包含归一化坐标 (a, b) 处的像素。

• a → 行 r = min(int(a*h), h-1)（0 为首行，1 为末行）。

• b → 列 c = min(int(b*w), w-1)。

坐标按 (行, 列) 顺序，以截断取整到像素。由于是 1 个像素的判定，在 region 边缘附近会不稳定。想在点的周边判定时，先用 hx_dilation1 使 region 变粗。多个点的包含率用 hx_test_region_points，点到 region 的距离用 hx_distance_pr。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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
hx_test_region_point 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_test_region_point — 2D halcon_ext op

用法