halcon_ext op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: region_to_label (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_region_to_label: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_region_to_label: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Wandelt die Zusammenhangskomponenten der bei a geschwellten Region in ein Labelbild um (normiert).
Labelt die Zusammenhangskomponenten des Vordergrunds v > a mit ndimage.label (8er-Nachbarschaft) und gibt ein float-Bild der durch n geteilten Labelnummern 1..n zurück. Der Hintergrund ist 0, die Komponenten erhalten die gleichabständigen Werte 1/n, 2/n, ..., 1. Ohne Komponenten alles 0.
• a → Binarisierungs-Schwellwert (bei Übergabe einer Region 0.5 setzen).
• b wird nicht verwendet.
Labelnummern werden in Abtastreihenfolge (von links oben) vergeben; auch dieselbe Komponente ändert daher ihren Wert, wenn sich die Anzahl n der übrigen Komponenten im Bild ändert. Nur zur Identifikation von Komponenten über den Wert geeignet; die Größe der Werte hat keine Bedeutung. Für Statistiken je Komponente hx_region_to_mean (füllt mit dem mittleren gray-Wert) verwenden. Um 1 Komponente aus einem Labelbild herauszuholen, mit einem Op der threshold-Familie einen Wertebereich ausschneiden.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• 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.
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.
hx_region_to_label 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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