hx_moments_any_xld — 2D halcon_ext op

• Datenarten: contour → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_moments_any_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: moments_any_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_moments_any_xld: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ hx_moments_any_xld: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Das zentrale Moment zweiter Ordnung (die Streuung) aller Konturpunkte, als normiertes Merkmal.

Fasst alle Punkte des contour dict zusammen und nimmt den mittleren quadrierten Abstand vom Schwerpunkt mean((row - mean_row)^2 + (col - mean_col)^2) (das zentrale Moment 2. Ordnung mu20 + mu02 geteilt durch die Punktzahl), teilt ihn durch max(H, W)^2, kappt bei 1 und gibt ihn als np.float64 zurück.

• a, b werden nicht verwendet.

• 0.0 bei weniger als 2 Punkten.

Ein isotropes Maß dafür, "wie weit sich die Punktmenge vom Schwerpunkt ausbreitet"; Orientierung und Seitenverhältnis sind nicht enthalten. Es hängt von der Punktdichte der Kontur ab, daher ändert sich der Wert bei derselben Form, wenn die Schrittweite der Punkte ungleichmäßig ist. Orientierte Trägheit (Haupt-/Nebenachse) liefern hx_fit_ellipse_contour / elliptic_axis_xld, die Momente 2. Ordnung einer Region moments_region_2nd.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_moments_any_xld 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen feature als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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