hx_sort_contours — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

hx_sort_contours: 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_sort_contours: stages का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ hx_sort_contours: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

Contours को relative position (centroid row→col) से sort करता है।

contour dict ({"shape": (H, W), "cs": [N×2 (row, col) arrays, ...]}) के cs को, हर contour के points के औसत (centroid) की row, फिर column के बढ़ते क्रम में फिर से क्रमबद्ध करके लौटाता है। point sequences स्वयं नहीं बदलतीं।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• dict के अलावा input हो या cs खाली हो तो खाली contour set लौटता है (exception नहीं उठता)। 0 points वाले contours output से हट जाते हैं।

क्रम ऊपर→नीचे और समान ऊँचाई पर बाएँ→दाएँ होता है, इसलिए यह अक्षरों की पंक्तियों या parts की कतारों को पढ़ने के क्रम में लगाने के लिए उपयोग होता है। centroid points का साधारण औसत है, points के घनत्व में झुकाव हो तो यह geometric केंद्र से हट जाता है। hx_union_adjacent list क्रम में greedy रूप से जोड़ता है, इसलिए उससे पहले यह op रखने पर जोड़ने का परिणाम स्थिर होता 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_sort_contours 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 (`contour` को input के रूप में लेते हैं)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

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_sort_contours — 2D halcon_ext op