hx_dist_ellipse_contour — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_contour", 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:dist_ellipse_contour_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_dist_ellipse_contour: 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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*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):

▸ hx_dist_ellipse_contour: 處理階段 (文件網站)

用法

contour 點到擬合橢圓邊界的平均距離(越小越接近橢圓;feature)。

把全部 contour 的點合在一起,由質心與座標共變異數的特徵分解變換到主軸系,擬合半軸為 2*sqrt(λ)(各主軸的 2σ)的橢圓,求各點的正規化半徑 rad = sqrt((u/ax0)^2 + (v/ax1)^2) 與 1 之差 |rad - 1| 的平均,以 1 飽和截頂後作為 np.float64 回傳。

• a、b 未使用。

• 點少於 4 個時為 0.0。特徵值以 1e-9 從下方 clip。

注意: 值不是像素距離,而是在橢圓正規化座標中的差(無因次)。另外半軸 2σ 是適合「均勻填滿的橢圓」的值, 對只有邊界的點集 σ = 半軸/sqrt(2),因此即使是完美的橢圓輪廓也不為 0,會帶有約 0.29 的偏置(實測 0.2938)。作為比較用的相對指標使用,不要用絕對值來判定「是否為橢圓」。最大值版是 hx_dist_ellipse_points, 軸比見 hx_fit_ellipse_contour。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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_dist_ellipse_contour 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`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)。*

hx_dist_ellipse_contour — 2D halcon_ext op

用法