hx_smallest_circle_xld — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_smallest_circle_xld", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: smallest_circle_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_smallest_circle_xld: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):

▸ hx_smallest_circle_xld: stages का figure (docs site)

उपयोग

सभी contour points के minimum enclosing circle (सन्निकटन = centroid केंद्र) की radius लौटाता है (normalised feature)।

contour dict के सभी contours के points को मिलाकर, points के औसत (centroid) को केंद्र मानकर सबसे दूर के point तक की दूरी r निकालता है, और r / max(H, W) को np.float64 के रूप में लौटाता है। यह असली minimum enclosing circle (जिसमें केंद्र भी optimise होता है) नहीं, बल्कि "centroid को केंद्र मानने वाले enclosing circle" का approximation है, और radius वास्तविक मान के बराबर या उससे बड़ा होता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 1 भी point न हो तो 0.0 (वैध मान 0 से भेद नहीं किया जा सकता)।

कई contours हों तब भी उन्हें 1 circle से घेरा जाता है (हर contour के लिए अलग नहीं)। normalisation image की लंबी भुजा से होता है, इसलिए समान आकार पर भी image का आकार बदलने से मान बदल जाता है। गोलाई मापनी हो तो hx_fit_circle_contour (residual) या circularity_xld। region संस्करण का सटीक हल r2_smallest_circle है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_smallest_circle_xld 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`feature` को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

hx_smallest_circle_xld — 2D halcon_ext op