halcon_ext op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hx_close_edges", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: close_edges (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_close_edges: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_close_edges: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ hx_close_edges: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
Edge amplitude image के gaps बंद करता है: threshold a से binarise → morphological closing (radius b)।
v > a से binarise करने के बाद, scipy.ndimage.binary_closing को 3×3 fully connected (8-neighbourhood) structuring element के it iterations के साथ = (2*it+1) वर्ग से 1 बार closing (dilation→erosion) करता है, और 0/1 float image लौटाता है।
• a → binarisation threshold (edge amplitude image मानकर; a=0 पर 0 से बड़े सभी pixels foreground)।
• b → structuring element के iterations की संख्या it = 1 + int(b*3) (1 से 4, वर्ग की भुजा 3 से 9 pixels)। बंद किए जा सकने वाले gaps लगभग
2*it pixels या कम।
सावधानी: binary_closing image के बाहर को 0 मानकर erosion करता है, इसलिए image के किनारे से it pixels की पट्टी हमेशा 0 हो जाती है (पूरे 1 वाले 20×20 पर it=1 लगाने से 18×18 ही बचता है)। किनारे को छूने वाली edges संभालनी हों तो पहले margin जोड़ें, या परिणाम पर फिर से dilation करें। input image (edge amplitude) है और output भी image sort है, पर उसकी सामग्री binary है। इसे hx_nonmax_dir या sobel_amp के बाद रखें, और जुड़ी हुई edges को hx_region_to_label या hx_detect_edge_segments को दें।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• gallery2d_halcon_ext family guide
• 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।
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।
hx_close_edges 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
• poc_metal_grain_size — py -3.11 examples/poc_metal_grain_size.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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)।*
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