hx_dist_rect2_points — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_dist_rect2_points", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: dist_rectangle2_contour_points_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_dist_rect2_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_rect2_points: stages का figure (docs site)

उपयोग

Contour के हर point से न्यूनतम क्षेत्रफल वाले bounding rectangle की भुजाओं तक की normalised दूरी का औसत (feature)।

सभी contours के points को मिलाकर सटीक minimum-area bounding rectangle (rotating calipers) निकालता है, और हर point से उस rectangle की सबसे नज़दीकी भुजा तक की Euclidean distance का औसत max(H, W) से भाग देकर 1 पर cap करके np.float64 के रूप में लौटाता है। rectangle सभी points को घेरता है, इसलिए point (u, w) (rectangle के axes के साथ coordinates, origin केंद्र पर) की distance min(h1 - |u|, h2 - |w|) होती है (h1/h2 आधी भुजाओं की लंबाई हैं)।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 3 से कम points हों तो 0.0। सभी points एक सीधी रेखा पर हों (चौड़ाई 0 का rectangle) तब भी 0.0।

यह मान बताता है कि outline rectangle के किनारों के साथ कितना चलता है: rectangle का outline खुद हो तो 0, circle के लिए radius का लगभग 0.0997 गुना (1 - (4/π)·sin(π/4)), और अंदर जितने अधिक points उतना बड़ा। यह rectangle की दिशा पर निर्भर नहीं करता (rotation-invariant)। HALCON का dist_rectangle2_contour_points_xld rectangle को argument के रूप में लेकर हर point की distance लौटाता है, जबकि यह op contour पर ही fit किए गए minimum-area rectangle का उपयोग करता है और परिणाम को 1 औसत मान में समेटता है।

2026-10-11 तक यह अपने नाम के विपरीत rectangle नहीं निकालता था और "points के centroid से औसत distance" लौटाता था (rectangle के outline पर भी 0 नहीं; square outline पर लगभग 0.57·भुजा/max(H, W))। rectangle खुद hx_smallest_rect2_xld / hx_fit_rectangle2_contour देते हैं, centroid के आसपास का फैलाव hx_moments_any_xld।

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_rect2_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_rect2_points — 2D halcon_ext op