hx_union_adjacent — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: contour → contour

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

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

hx_union_adjacent: 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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_union_adjacent: knob a को बदलने का figure (docs site)

*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_union_adjacent: 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_union_adjacent: दूसरी images पर output (docs site)

उपयोग

पास-पास सिरों (threshold a) वाले contours को greedy तरीके से जोड़ता है।

contours की list को scan किया जाता है, और यदि cs[i] के end point और cs[j] (j > i) के start point के बीच distance tol या कम हो, तो cs[j] को cs[i] के पीछे जोड़कर 1 contour बनाया जाता है। हर 1 जोड़ के बाद scan शुरू से दोबारा होता है, और यह तब तक दोहराया जाता है जब तक कोई जोड़ने लायक pair न बचे।

• a → tolerance tol = 1 + a*8 (1 से 9 pixel)।

• b उपयोग नहीं होता।

test केवल "end → start" दिशा में होता है; दो start या दो end पास हों तो उन्हें उलटकर नहीं जोड़ा जाता (एक ही दिशा वाले contours की list मानी जाती है)। यह greedy method है, इसलिए 3 या अधिक candidates होने पर list के क्रम में पहले मिलने वाले partner से जोड़ा जाता है (hx_sort_contours से क्रम ठीक करने पर परिणाम stable होता है)। जोड़ के point duplicate नहीं होते, और gap को सीधी line से पार किया जाता है। computation contours की संख्या की 2nd power × जोड़ों की संख्या है। जोड़ने के बाद contour कितना closed है, यह hx_test_closed_xld से जाँचें।

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_union_adjacent 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_union_adjacent — 2D halcon_ext op