hx_dist_ellipse_points — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_points", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: dist_ellipse_contour_points_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_dist_ellipse_points: input → output

*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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_dist_ellipse_points: stages का figure (docs site)

उपयोग

Contour के हर point की fit किए गए ellipse की सीमा से अधिकतम दूरी लौटाता है (हर point की distance का aggregation = max, feature)।

hx_dist_ellipse_contour वाली ही प्रक्रिया (सभी points मिलाकर, centroid और covariance के eigendecomposition से 2*sqrt(λ) semi-axes वाला ellipse fit करके, हर point का normalized radius rad निकालना) अपनाई जाती है, पर |rad - 1| के औसत की जगह maximum को 1 पर cap करके np.float64 के रूप में लौटाया जाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 4 से कम points हों तो 0.0।

maximum होने के कारण 1 ही outlier इसे तय कर देता है (noise के प्रति संवेदनशील)। value ellipse के normalized coordinates में अंतर है, pixel distance नहीं। औसत वाले version की तरह, 2σ semi-axes केवल boundary वाले point set के लिए sqrt(2) गुना बड़े हैं, इसलिए perfect ellipse outline पर भी लगभग 0.29 का offset रहता है। औसत वाला version hx_dist_ellipse_contour है; outliers घटाने हों तो पहले smooth_contours_xld रखें।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_dist_ellipse_points 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`feature` को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (`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)।*

hx_dist_ellipse_points — 2D halcon_ext op