halcon_ext op• 데이터 종류: contour → contour
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_union_adjacent", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: union_adjacent_contours_xld(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_union_adjacent: 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_union_adjacent: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_union_adjacent: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
끝점이 가까운(임계 a) contour 를 탐욕적으로 잇습니다.
contour 리스트를 주사하여 cs[i]의 끝점과 cs[j](j > i)의 시작점 거리가 tol 이하이면 cs[j]를 cs[i] 뒤에 이어 1개로 만든다. 1번 이을 때마다 처음부터 주사를 다시 하며, 이을 쌍이 없어질 때까지 반복한다.
• a → 허용 거리 tol = 1 + a*8(1~9 화소).
• b는 사용하지 않는다.
판정은 "끝점→시작점" 방향뿐이며, 시작점끼리·끝점끼리가 가까운 경우에 반전해서 잇지는 않는다(방향이 맞춰진 contour 열을 상정). 탐욕법이므로 3개 이상이 후보가 될 때는 리스트 순서로 먼저 찾은 상대와 이어진다(hx_sort_contours로 순서를 정리하면 결과가 안정된다). 이음매의 점은 중복되지 않고, 틈은 직선으로 건너뛴다. 계산량은 개수의 2제곱×연결 횟수. 이은 뒤의 닫힘 정도는 hx_test_closed_xld로 확인한다.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_union_adjacent 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 를 입력으로 받는 것)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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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