hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: contour → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_distance_pc", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: distance_pc (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_distance_pc: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_distance_pc: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_distance_pc: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ hx_distance_pc: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Der minimale Abstand vom Abfragepunkt (normiert a, b) zur Kontur (ein Merkmal).

Gibt den kleinsten euklidischen Abstand vom Abfragepunkt q = (a*H, b*W) in normierten Koordinaten (a, b) zu den Eckpunkten aller Konturen, geteilt durch max(H, W) und bei 1 gekappt, als np.float64 zurück.

• a → Zeile des Abfragepunkts (0 bis 1).

• b → Spalte des Abfragepunkts (0 bis 1).

• 0.0, wenn die Konturen keine Punkte haben (nicht davon zu unterscheiden, dass der Punkt auf einer Kontur liegt).

Der Abstand wird zu den Eckpunkten gemessen, nicht zu den Segmenten; bei Konturen mit grobem Punktabstand fällt er daher bis zu etwa "dem halben Punktabstand" größer aus als der wahre Abstand. Bei feinen Konturen (edges_sub_pix mit 1-Pixel-Schritten) stimmt er nahezu überein. Den Abstand zu einer Region liefert hx_distance_pr, den Abstand von einer horizontalen Linie hx_distance_sc, die Auswahl der Konturen, die einen Punkt enthalten, hx_select_xld_point.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_distance_pc 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

hx_distance_pc — 2D halcon_ext op