halcon_ext op• 資料種類:image → region
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_detect_edge_segments", 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:detect_edge_segments(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*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):
▸ hx_detect_edge_segments: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_detect_edge_segments: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
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):
▸ hx_detect_edge_segments: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
偵測直線狀邊緣碎片:用 NMS 細化 → 在連通成分中保留 PCA 判定為細長(直線狀)的。
把經 hx_nonmax_dir(v, a, 0) 細化的邊緣（> 0）依 8 鄰域分為連通元件，回傳只把各元件像素座標的共變異數特徵值比 λmax/λmin 不小於 min_ratio 者（細長=直線狀）設為 1 的 0/1 float region。
• a → 細化階段的弱邊緣閾值（與 hx_nonmax_dir 的 a 相同。捨棄正規化振幅小於 a*0.3 者）。
• b → 細長度閾值 min_ratio = 3 + b*12（3〜15）。越大越只剩筆直的片段。
• 像素數少於 5 的元件無條件捨棄。λmin 幾乎為 0（完美直線）時把比值視為無窮大而採用。
注意：直線性的判定是「點雲的擴展是否偏向 1 個軸」，因此曲線只要夠細長也會通過。由於細化階段幾乎不細化斜向邊緣（參見 hx_nonmax_dir 的註記），斜向邊緣會成為有寬度的塊，特徵值比下降而容易被刪掉。由於以連通元件為單位，交叉的線會作為 1 個元件而比值下降。若要在後續依線段處理，用 hx_region_to_label 或 hough_line_trans。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• 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。
hx_detect_edge_segments 0.50 0.50
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region 作為輸入)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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