halcon_ext op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_union_adjacent", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: union_adjacent_contours_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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_union_adjacent: 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_union_adjacent: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_union_adjacent: andere Eingaben (Doku-Website)
Verbindet Konturen mit nahe beieinanderliegenden Endpunkten gierig (Schwelle a).
Durchläuft die Konturliste und hängt cs[j] an das Ende von cs[i] zu 1 Kontur an, wenn der Abstand zwischen dem Endpunkt von cs[i] und dem Startpunkt von cs[j] (j > i) höchstens tol beträgt; nach jeder 1 Verbindung beginnt der Durchlauf von vorn, bis kein verbindbares Paar mehr übrig ist.
• a → Toleranz tol = 1 + a*8 (1 bis 9 Pixel).
• b wird nicht verwendet.
Geprüft wird nur die Richtung "Ende → Start"; liegen zwei Starts oder zwei Enden nahe beieinander, wird nicht umgedreht und verbunden (vorausgesetzt wird eine Liste gleich orientierter Konturen). Als Greedy-Verfahren verbindet es bei 3 oder mehr Kandidaten mit dem Partner, der in Listenreihenfolge zuerst gefunden wird (Ordnen mit hx_sort_contours stabilisiert das Ergebnis). Verbindungspunkte werden nicht dupliziert, die Lücke wird geradlinig übersprungen. Der Aufwand ist die 2. Potenz der Konturzahl × die Zahl der Verbindungen. Wie geschlossen das Ergebnis ist, mit hx_test_closed_xld prüfen.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• 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.
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 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_union_adjacent 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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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