hx_smallest_rect1_xld — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_smallest_rect1_xld", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: smallest_rectangle1_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_smallest_rect1_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_rect1_xld: stages का figure (docs site)

उपयोग

सभी contour points के axis-parallel bounding rectangle का क्षेत्रफल अनुपात लौटाता है (feature)।

contour dict के सभी points को मिलाकर, row दिशा और column दिशा के अपने-अपने max - min (axis-parallel bounding rectangle की ऊँचाई और चौड़ाई) के गुणनफल को image area H*W से भाग देकर np.float64 के रूप में लौटाता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• points न हों तो 0.0। केवल 1 point हो, या सभी points एक ही row/column में हों, तब भी चौड़ाई 0 होकर 0.0 (+1 का pixel correction नहीं किया जाता)।

सभी contours को मिलाकर 1 rectangle है, इसलिए 2 अलग-अलग contours हों तो बीच की खाली जगह भी area में गिनी जाती है। दिशा वाले minimum area rectangle के लिए hx_smallest_rect2_xld, और region के axis-parallel bounding rectangle के लिए smallest_rectangle1।

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_rect1_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_rect1_xld — 2D halcon_ext op