hx_test_region_points — 2D halcon_ext op

• Datenarten: region → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_test_region_points", 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_points (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

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

▸ hx_test_region_points: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

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

▸ hx_test_region_points: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Der Anteil eines Punktrasters, der innerhalb der Region liegt (test_region_points).

Tastet die Region v > 0.5 auf einem Gitter im Abstand von step Pixeln ab (reg[::step, ::step], Ursprung bei (0,0)) und gibt den Anteil der Gitterpunkte innerhalb der Region als np.float64 (0 bis 1) zurück.

• a → Gitterabstand step = max(2, int((0.1 + 0.3*a) * min(h, w))) (10% bis 40% der kürzeren Seite, mindestens 2 Pixel).

• b wird nicht verwendet.

• 0.0, wenn es 0 Gitterpunkte gibt.

Ein feines Gitter nähert den Flächenanteil der Region an; ein grobes liefert einen groben Indikator dafür, "wie viele Repräsentativpunkte in die Region fallen". Der Gitterursprung ist fest, daher springt der Wert schon bei einer kleinen Verschiebung der Region. Wird der Flächenanteil selbst gebraucht, ist der Mittelwert der Region genauer. Die Prüfung von 1 Punkt übernimmt hx_test_region_point.

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_points 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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