halcon_ext op• Datenarten: contour → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_clip_end_points", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: clip_end_points_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_clip_end_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_clip_end_points: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_clip_end_points: andere Eingaben (Doku-Website)
Schneidet an jedem Konturende k Punkte ab (k aus a).
Entfernt von jeder Kontur eines contour dict je k Punkte am Anfang und am Ende und gibt c[k:len-k] zurück.
• a → Anzahl abgeschnittener Punkte k = 1 + int(a*5) (1 bis 6 Punkte).
• b wird nicht verwendet.
• Konturen mit 2k+1 Punkten oder weniger werden nicht gekürzt, sondern ganz verworfen. Bei vielen kurzen Konturen kann die Ausgabe leer werden.
Dient zum Entfernen hakenförmiger Störungen an den Enden einer Kantenextraktion oder des doppelten Anfangspunkts geschlossener Konturen. Die Einheit ist "Anzahl Punkte", nicht Pixelabstand, daher die Punktdichte beachten (edges_sub_pix tastet alle 1 Pixel ab). Auf eine geschlossene Kontur angewandt, ist sie danach nicht mehr geschlossen (das Urteil von hx_test_closed_xld ändert sich).
• 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_clip_end_points 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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