halcon_ext op• 데이터 종류: contour → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_crop_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: crop_contours_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_crop_contours: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_crop_contours: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_crop_contours: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_crop_contours: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
contour 를 중앙 a×b 비율의 사각형으로 crop 합니다(범위 안의 점만 남김).
각 contour의 점 중 영상 중심 (H/2, W/2)로부터의 거리가 행 방향 hh 이내이고 열 방향 ww 이내인 것만남기고, 점이 1개도 남지 않은 contour는 버리고 반환한다.
• a → 남길 높이의 절반 hh = (0.3 + 0.6*a) * H/2(전체의 30%~90%).
• b → 남길 폭의 절반 ww = (0.3 + 0.6*b) * W/2(전체의 30%~90%). a=b=1이어도 주변 5%는 떨어진다.
점을 솎아낼 뿐 분할하지 않으므로, 사각형 밖을 돌아 다시 들어오는 contour는 남은 점끼리 이어진다(점프). 사각형 밖을 완전히 무시하고 싶으면 후단에서 hx_split_contours. 여백을 영상 끝에서 지정하는 버전은 hx_clip_contours, 노브 1개로 정사각형 창으로 만드는 버전은 xg_crop_contours.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_crop_contours 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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