halcon_ext op• Datenarten: contour → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_regress_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: regress_contours_xld (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 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_regress_contours: Stufen (Doku-Website)
Passt an jede Kontur eine Regressionsgerade an und liefert das mittlere Residuum (die Abweichung von der Geraden; ein Merkmal). Klein = geradenähnlich.
Für jede Kontur mit 3 oder mehr Punkten wird die Total-Least-Squares-Gerade durch den Schwerpunkt der Punkte angepasst (Normale = Eigenvektor zum kleinsten Eigenwert der Koordinaten-Kovarianz), und der RMS der Punkt-Geraden-Abstände berechnet. Die RMS-Werte aller Konturen werden gemittelt, durch max(H, W) geteilt, bei 1 gekappt und als np.float64 zurückgegeben.
• a, b werden nicht verwendet.
• 0.0, wenn keine gültige Kontur vorhanden ist (nicht von "einer perfekten Geraden" zu unterscheiden).
Kleiner heißt gerader. Steigung und Lage der Geraden selbst werden nicht zurückgegeben (für das Fit-Ergebnis fit_line_contours). Um die Zahl der Ecken als Polylinie zu sehen, zuerst mit hx_split_contours aufteilen und die Segmente zählen. Konturen mit 2 oder weniger Punkten fallen aus der Bewertung. Das entsprechende Maß für nur 1 Kontur ist xg_regress_contours.
• 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.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_regress_contours 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature als Eingabe)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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