hx_test_self_intersect — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

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

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

hx_test_self_intersect: input → output

*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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*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_self_intersect: stages का figure (docs site)

उपयोग

खुद को काटने वाले contours का अनुपात लौटाता है (feature)। गैर-पड़ोसी segment जोड़ों की जाँच करता है।

हर contour (4 या अधिक points) के लिए, गैर-पड़ोसी segments के सभी pairs (i, i+1) और (j, j+1) (j >= i+2) का oriented area के sign (ccw test) से intersection test किया जाता है, और जिन contours में कम से कम 1 pair intersect करता है उनकी संख्या को कुल contours की संख्या से भाग देकर मिला अनुपात np.float64 के रूप में लौटाया जाता है। जिस closed curve का start और end एक ही हो (distance 1e-6 से कम), उसमें पहले और आख़िरी segment के pair को पड़ोसी मानकर बाहर रखा जाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• contour न हो तो 0.0। 3 या कम points वाले contour को intersection रहित गिना जाता है।

केवल सच्चे crossing पकड़े जाते हैं; end point का दूसरे segment पर टिकना (touch) या एक ही line पर overlap detect नहीं होता (inequalities strict हैं)। हर contour के लिए computation segments की संख्या की 2nd power है, इसलिए ज़्यादा points वाले contour पर यह धीमा है (पहले hx_split_contours या smooth_contours_xld से points घटाएँ)। hx_gen_parallel_contour से अंदर की ओर खिसकाए गए outline के टूटने का पता लगाने में काम आता 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
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_test_self_intersect 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)।*

hx_test_self_intersect — 2D halcon_ext op