hx_test_region_points — 2D halcon_ext op

• Data kinds: region → feature

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

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

*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_test_region_points: 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_test_region_points: stages का figure (docs site)

उपयोग

Grid जैसे कई points में से region के अंदर आने वाले points का अनुपात (test_region_points)।

v > 0.5 वाले region को हर step pixels पर grid (reg[::step, ::step], मूल बिंदु (0,0)) से sample करके, grid points में से region के भीतर आने वालों का अनुपात np.float64 (0 से 1) के रूप में लौटाता है।

• a → grid spacing step = max(2, int((0.1 + 0.3*a) * min(h, w))) (छोटी भुजा का 10% से 40%, न्यूनतम 2 pixels)।

• b उपयोग नहीं होता।

• grid points 0 हों तो 0.0।

grid बारीक हो तो यह region के area fraction का approximation है, और मोटा हो तो "कितने प्रतिनिधि points region में पड़ते हैं" का मोटा संकेतक। grid का मूल बिंदु स्थिर है, इसलिए region को थोड़ा खिसकाने से ही मान उछल जाता है। area fraction स्वयं चाहिए तो region का औसत मान लेना अधिक सटीक है। 1 point की जाँच hx_test_region_point से होती 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
hx_test_region_points 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

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

identity · feature_to_img

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)।*

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