hx_fit_rectangle2_contour — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_fit_rectangle2_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: fit_rectangle2_contour_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_fit_rectangle2_contour: 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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

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

▸ hx_fit_rectangle2_contour: stages का figure (docs site)

उपयोग

न्यूनतम क्षेत्रफल वाला bounding rectangle fit करके उसका aspect ratio (छोटी भुजा/लंबी भुजा) लौटाता है (feature)।

सभी contours के points को मिलाकर 0° से 84° तक 6° के step में घुमाते हुए वह angle खोजा जाता है जिस पर axis-parallel bounding rectangle का area सबसे छोटा हो, और उस rectangle की छोटी side / लंबी side np.float64 के रूप में लौटाई जाती है (hx_smallest_rect2_xld जैसी ही search)।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 3 से कम points हों तो 0.0। लंबी side 1e-9 से कम हो (सभी points एक ही जगह) तब भी 0.0।

angle की search 15 discrete values पर होती है, इसलिए यह सच्चे minimum-area rectangle से अधिकतम 3° हट सकता है (shape जितना लंबा-पतला, aspect ratio पर असर उतना कम)। rectangle का centre, angle और side lengths नहीं लौटाए जाते। 1 के पास यानी square, 0 के पास यानी लंबा-पतला। बिना rotation वाले bounding rectangle का area ratio hx_smallest_rect1_xld है, region version (rotating calipers) r2_smallest_rectangle2 है।

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
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_fit_rectangle2_contour 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_fit_rectangle2_contour — 2D halcon_ext op