hx_smallest_rect1_xld — 2D halcon_ext op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_smallest_rect1_xld", 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:smallest_rectangle1_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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_smallest_rect1_xld: 處理階段 (文件網站)

用法

全部 contour 點軸對齊外接矩形的面積比(feature)。

合併 contour dict 的全部點，把列方向、行方向各自的 max - min（外接軸平行矩形的高、寬）之積除以影像面積 H*W，以 np.float64 回傳。

• a、b 未使用。

• 沒有點時為 0.0。只有 1 個點，或全部點在同一列/行時寬度也為 0，結果為 0.0（不做 +1 的像素修正）。

是把全部 contour 合起來的 1 個矩形，因此若有 2 個分離的 contour，中間的空白也計入面積。帶方向的最小面積矩形用 hx_smallest_rect2_xld，針對 region 的軸平行外接矩形用 smallest_rectangle1。

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_smallest_rect1_xld 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)。*

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