halcon_ext op• 数据种类:contour → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_moments_any_xld", 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:moments_any_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*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_moments_any_xld: 处理阶段 (文档网站)
全部 contour 点的二阶中心矩(展布),归一化 feature。
把 contour dict 的全部点合在一起,求到质心的平方距离的平均 mean((row - mean_row)^2 + (col - mean_col)^2) (即 2 阶中心矩 mu20 + mu02 除以点数),再除以 max(H, W)^2,以 1 饱和截顶后作为 np.float64 返回。
• a、b 未使用。
• 点少于 2 个时为 0.0。
这是“点集从质心扩散多远”的各向同性指标,不包含方向和纵横比。它依赖轮廓的点密度,因此即使是同一图形,点的步长不均匀时值也会变。带方向的惯性(长轴、短轴)见 hx_fit_ellipse_contour / elliptic_axis_xld,region 的 2 阶矩见 moments_region_2nd。
• 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。
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_moments_any_xld 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作为输入)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)。*
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