halcon_ext op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_close_edges_length", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: close_edges_length (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_close_edges_length: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_close_edges_length: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_close_edges_length: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
close_edges und zusätzlich das Verwerfen kurzer Kantenfragmente unterhalb einer Längenschwelle (in Pixeln).
Binarisieren mit v > a → 1 binary_closing mit einem 3×3-Strukturelement (8er-Nachbarschaft) → ndimage.label (standardmäßig 4er-Nachbarschaft) in Zusammenhangskomponenten; Komponenten mit weniger als min_len Pixeln werden verworfen, und ein 0/1-float-Bild wird zurückgegeben.
• a → Binarisierungs-Schwellwert.
• b → minimale zu behaltende Pixelzahl min_len = 2 + int(b*20) (2 bis 22).
• Gibt es nicht einmal 1 Komponente, wird das Closing-Ergebnis unverändert zurückgegeben.
Achtung: Das Strukturelement der Schließung ist fest 3×3; eine Breitenanpassung wie bei hx_close_edges gibt es nicht. Da das Labeling die 4er-Nachbarschaft nutzt, zerfallen diagonal verbundene 1 Pixel breite Linien in getrennte Komponenten, ihre "Länge" wird zu kurz gezählt, und sie verschwinden leicht. binary_closing behandelt das Bildäußere als 0, daher ist ein 1-Pixel-Band am Rand immer 0. "Länge" ist die Pixelzahl einer Komponente, keine geometrische Linienlänge (auch Klumpen zählen als lang).
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.
• 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.
hx_close_edges_length 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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