hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: contour → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: add_noise_white_contour_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_add_noise_contour: 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_add_noise_contour: 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_add_noise_contour: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ hx_add_noise_contour: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Fügt den Konturpunkten weißes gaußsches Rauschen hinzu (std aus a; deterministisch mit festem Seed).

Addiert zu allen Punktkoordinaten (row, col) jeder Kontur unabhängiges Gauß-Rauschen mit Mittelwert 0 und Standardabweichung std und gibt das Ergebnis zurück. Der Zufallsgenerator np.random.default_rng(12345) wird bei jedem Aufruf neu erzeugt, daher ergibt dieselbe Eingabe immer dasselbe Rauschen (deterministisch).

• a → Standardabweichung std = a*3 (0 bis 3 Pixel; bei a=0 keine Änderung).

• b wird nicht verwendet.

Die Rauschfolge hängt von Reihenfolge und Punktzahl der Konturen ab; ändert ein vorgeschalteter Schritt Punktreihenfolge oder Konturzahl, trifft das Rauschen bei gleichem a anders. Dient zur Prüfung der Robustheit (wie stark wächst das Residuum von hx_fit_circle_contour usw.) oder zur Bestätigung der Wirkung von smooth_contours_xld.

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
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_add_noise_contour 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 `contour` als Eingabe)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

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).*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op