halcon_ext op• 데이터 종류: region → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_distance_pr", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: distance_pr(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_distance_pr: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_distance_pr: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_distance_pr: 단계 (문서 사이트)
질의점(정규화 a,b)에서 region 까지의 최소 거리(feature). 거리 변환으로.
v > 0.5인 region의 여집합에 유클리드 거리 변환(distance_transform_edt)을 걸고, 정규화 좌표 (a, b) 의 화소에서의 값(그 화소에서 가장 가까운 region 화소까지의 거리)을 max(H, W)로 나누고 1에서 포화시킨 np.float64로 반환한다.
• a → 행 min(int(a*H), H-1).
• b → 열 min(int(b*W), W-1).
• region이 비어 있으면 1.0("최대 거리"의 의미. hx_distance_pc의 빈 경우=0과는 반대이므로 주의).
쿼리 점이 region 안쪽이면 0. 거리 변환은 영상 전체에 대해 계산하므로 1점의 질의로서는 무겁지만, 값은 엄밀한 화소 간 거리다(hx_distance_pc와 같은 꼭짓점 근사가 아니다). 포함하는지만 보려면 hx_test_region_point.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 hx_distance_pr 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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