hx_distance_pr — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: region → feature

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

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

hx_distance_pr: 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_distance_pr: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_distance_pr: knob b को बदलने का figure (docs site)

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

▸ hx_distance_pr: stages का figure (docs site)

उपयोग

Query point (normalised a,b) से region तक की न्यूनतम दूरी (feature)। Distance transform से।

v > 0.5 वाले region के complement पर Euclidean distance transform (distance_transform_edt) लगाकर, normalized coordinates (a, b) वाले pixel की value (उस pixel से सबसे पास वाले region pixel तक की distance) को max(H, W) से भाग देकर 1 पर cap करके np.float64 के रूप में लौटाया जाता है।

• a → row min(int(a*H), H-1)।

• b → column min(int(b*W), W-1)।

• region खाली हो तो 1.0 ("maximum distance" के अर्थ में; ध्यान दें कि यह hx_distance_pc के खाली = 0 का उल्टा है)।

query point region के अंदर हो तो 0। distance transform पूरी image पर निकाला जाता है, इसलिए 1 point के query के लिए यह भारी है, पर value exact pixel distance है (hx_distance_pc जैसा vertex approximation नहीं)। केवल यह देखना हो कि point अंदर है या नहीं, तो hx_test_region_point।

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
hx_distance_pr 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_distance_pr — 2D halcon_ext op