hx_fit_circle_contour — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_fit_circle_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:fit_circle_contour_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_fit_circle_contour: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_fit_circle_contour: 處理階段 (文件網站)

用法

用 Kåsa 代數法對 contour 點擬合圓,回傳擬合殘差(RMS)(越小越接近圓)。

把全部 contour 的點合在一起,用 Kåsa 代數法(以最小平方求解 [x, y, 1]·sol = x^2 + y^2,中心 (sol0/2, sol1/2),半徑 sqrt(sol2 + cx^2 + cy^2))擬合圓,把各點到中心的距離與半徑之差的 RMS 除以 max(H, W),以 1 飽和截頂後作為 np.float64 回傳。不回傳圓的參數本身。

• a、b 未使用。

• 點少於 3 個時為 0.0(與完美的圓無法區分)。半徑根號內為負時按半徑 0 處理。

代數法並不是最小化幾何距離,因此對圓弧短(角度範圍窄)的點集或離群值,半徑會有偏差。對幾乎共線的點集,最小範數解的半徑會非常大,殘差則偏小(直線看起來像「大圓」)。判斷是否像圓時,與 hx_regress_contours 併用以排除直線。包含圓的半徑見 hx_smallest_circle_xld。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_fit_circle_contour 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_fit_circle_contour — 2D halcon_ext op

用法