hx_union_adjacent — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → contour

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_union_adjacent", 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:union_adjacent_contours_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_union_adjacent: input → output

*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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_union_adjacent: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*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_union_adjacent: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ hx_union_adjacent: 其他输入图像 (文档网站)

用法

把端点相近(阈值 a)的 contour 贪心地连接起来。

扫描 contour 列表,若 cs[i] 的终点与 cs[j](j > i)的起点的距离在 tol 以下,就把 cs[j] 接在 cs[i] 后面合成 1 条。每连接 1 次就从头重新扫描,重复直到没有可连接的对为止。

• a → 容许距离 tol = 1 + a*8(1〜9 像素)。

• b 未使用。

只判定“终点→起点”这一方向,起点之间或终点之间相近时不会反转后连接(假定方向一致的 contour 列)。由于是贪心法,3 条以上成为候选时,会与按列表顺序最先找到的对象相连(用 hx_sort_contours 整理顺序可使结果稳定)。连接处的点不重复,间隙以直线跳过。计算量为条数的 2 次方×连接次数。连接后的闭合程度用 hx_test_closed_xld 确认。

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_union_adjacent 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 `contour` 作为输入)

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

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)。*

hx_union_adjacent — 2D halcon_ext op

用法