hx_smallest_rect2_xld — 2D halcon_ext op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_smallest_rect2_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:smallest_rectangle2_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ hx_smallest_rect2_xld: 处理阶段 (文档网站)

用法

最小面积有向矩形的面积比(矩形面积 / 图像面积;feature)。

把全部 contour 的点合在一起,在 0°〜84° 以 6° 步长旋转并计算轴平行外接矩形的面积,把其最小值除以图像面积 H*W,以 1 饱和截顶后作为 np.float64 返回。

• a、b 未使用。

• 点少于 3 个时为 0.0。各边都加了 1e-9,因此即使点共线,面积也不严格为 0 而是极小值。

角度搜索步长为 6°,因此结果可能比真正的最小面积最多大几 %。用 1 个矩形包住全部 contour, 因此有多个分离的 contour 时也包含其间的空白。纵横比见 hx_fit_rectangle2_contour,轴平行版见 hx_smallest_rect1_xld。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_smallest_rect2_xld 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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