hx_test_region_points — 2D halcon_ext op

• 데이터 종류: region → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "hx_test_region_points", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: test_region_points(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ hx_test_region_points: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ hx_test_region_points: 단계 (문서 사이트)

사용법

격자 모양의 여러 점 중 region 에 포함되는 비율(test_region_points).

v > 0.5의 region을 step화소 간격의 격자(reg[::step, ::step], 원점은 (0,0))로 샘플링하고, 격자점 중 region에 들어 있는 비율을 np.float64(0~1)로 반환한다.

• a → 격자 간격 step = max(2, int((0.1 + 0.3*a) * min(h, w)))(짧은 변의 10%~40%, 최소 2화소).

• b는 사용하지 않는다.

• 격자점이 0개이면 0.0.

격자가 촘촘하면 region의 면적률의 근사가 되고, 성기면 "대표점이 얼마나 region에 떨어지는가"의 거친 지표가 된다. 격자의 원점은 고정이므로, region을 조금 옮기기만 해도 값이 튄다. 면적률 그 자체가 필요하면 region의 평균값을취하는 편이 정확하다. 1점의 판정은 hx_test_region_point.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

threshold 0.50 0.50
hx_test_region_points 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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