halcon_ext op• Datenarten: region → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_distance_pr", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: distance_pr (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*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_pr: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_distance_pr: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ hx_distance_pr: Stufen (Doku-Website)
Der minimale Abstand vom Abfragepunkt (normiert a, b) zur Region (ein Merkmal), über die Distanztransformation.
Wendet eine euklidische Distanztransformation (distance_transform_edt) auf das Komplement der Region v > 0.5 an und gibt den Wert am Pixel der normierten Koordinaten (a, b) (den Abstand von diesem Pixel zum nächsten Regionspixel), geteilt durch max(H, W) und bei 1 gekappt, als np.float64 zurück.
• a → Zeile min(int(a*H), H-1).
• b → Spalte min(int(b*W), W-1).
• 1.0, wenn die Region leer ist (im Sinne von "maximaler Abstand"; Achtung, das ist das Gegenteil von leer = 0 bei hx_distance_pc).
0, wenn der Abfragepunkt innerhalb der Region liegt. Die Distanztransformation wird über das ganze Bild berechnet, ist für eine Abfrage von 1 Punkt also aufwendig, der Wert ist aber der exakte Pixelabstand (keine Eckpunkt-Näherung wie bei hx_distance_pc). Wenn nur die Enthaltenheit interessiert, hx_test_region_point.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• 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.
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 hx_distance_pr 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature als Eingabe)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).*
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