hx_clip_end_points — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_clip_end_points", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:clip_end_points_contours_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_clip_end_points: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

把每條 contour 的兩端各切掉 k 個點(k 由 a)。

從 contour dict 的每個 contour 的首尾各去掉 k 個點，回傳 c[k:len-k]。

• a → 切掉的點數 k = 1 + int(a*5)（1〜6 點）。

• b 未使用。

• 點數不超過 2k+1 的 contour 不是縮短而是整條捨棄。短 contour 多時輸出可能為空。

用於去掉邊緣擷取端部出現的鉤狀紊亂，或閉合 contour 的起點重複。單位是「點數」而非像素距離，因此要留意點的密度（edges_sub_pix 為 1 像素步長）。套用到閉合 contour 上會使其不再閉合（hx_test_closed_xld 的判定會改變）。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_clip_end_points 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_clip_end_points — 2D halcon_ext op