hx_regress_contours — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_regress_contours", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:regress_contours_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_regress_contours: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_regress_contours: 處理階段 (文件網站)

用法

對每條 contour 擬合迴歸直線,回傳平均殘差(偏離直線的程度;feature)。越小越直。

對點數在 3 以上的每個 contour,擬合通過點質心的總體最小平方直線(以座標共變異數的最小特徵向量為法線), 求點到直線距離的 RMS。將全部 contour 的 RMS 取平均,除以 max(H, W) 並以 1 飽和截頂, 以 np.float64 回傳。

• a、b 未使用。

• 沒有有效 contour 時為 0.0(與「完美直線」無法區分)。

越小越直。不回傳直線本身的斜率與位置(需要擬合結果時用 fit_line_contours)。若想看折線的角數,先用 hx_split_contours 分割再數線段數。點數在 2 以下的 contour 不參與評估。只針對 1 個 contour 的同類指標是 xg_regress_contours。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_regress_contours 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_regress_contours — 2D halcon_ext op

用法