hx_fit_circle_contour — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_fit_circle_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:fit_circle_contour_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_fit_circle_contour: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_fit_circle_contour: 处理阶段 (文档网站)

用法

用 Kåsa 代数法对 contour 点拟合圆,返回拟合残差(RMS)(越小越接近圆)。

把全部 contour 的点合在一起,用 Kåsa 代数法(以最小二乘求解 [x, y, 1]·sol = x^2 + y^2,中心 (sol0/2, sol1/2),半径 sqrt(sol2 + cx^2 + cy^2))拟合圆,把各点到中心的距离与半径之差的 RMS 除以 max(H, W),以 1 饱和截顶后作为 np.float64 返回。不返回圆的参数本身。

• a、b 未使用。

• 点少于 3 个时为 0.0(与完美的圆无法区分)。半径根号内为负时按半径 0 处理。

代数法并不是最小化几何距离,因此对圆弧短(角度范围窄)的点集或离群值,半径会有偏差。对几乎共线的点集,最小范数解的半径会非常大,残差则偏小(直线看起来像“大圆”)。判断是否像圆时,与 hx_regress_contours 并用以排除直线。包含圆的半径见 hx_smallest_circle_xld。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_fit_circle_contour 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_fit_circle_contour — 2D halcon_ext op

用法