halcon_ext op• 데이터 종류: contour → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_select_xld_point", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: select_xld_point(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_select_xld_point: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_select_xld_point: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_select_xld_point: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
질의점(정규화 a,b)을 외접 사각형에 포함하는 contour 만 고릅니다(filter).
정규화 좌표 (a, b)의 쿼리 점 (qy, qx) = (a*H, b*W)가 contour의 외접 축 평행 사각형 [min row, max row] × [min col, max col]에 들어가는 contour만 남겨 반환한다.
• a → 쿼리 점의 행(0~1을 높이에 사상).
• b → 쿼리 점의 열(0~1을 폭에 사상).
판정은 외접 사각형이지 contour의 안쪽(다각형의 내외)이 아니므로, L자나 고리 모양 contour에서는 contour 밖의점이라도 선택된다. 엄밀한 내외 판정이 필요하면 contours_to_region으로 region화해서 hx_test_region_point. 점에 가장 가까운 contour까지의 거리는 hx_distance_pc. 해당하는 것이 없으면 빈 contour 집합.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_select_xld_point 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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