hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → contour

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: add_noise_white_contour_xld(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

hx_add_noise_contour: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

contour 点に白色ガウス雑音を付加(std は a、固定 seed で決定的)。

各 contour の全点座標 (row, col) に、平均 0・標準偏差 `std` のガウス雑音を独立に加えて返す。乱数は

`np.random.default_rng(12345)` を呼ぶたびに作り直すので、同じ入力なら常に同じ雑音が出る(決定的)。

• `a → 標準偏差 std = a*3`(0〜3 画素。a=0 なら無変化)。

• `b` は未使用。

雑音列は contour の順番と点数に依存するため、前段で点の順序や本数が変わると同じ `a` でも雑音の当たり方が

変わる。ロバスト性の検証(`hx_fit_circle_contour の残差がどれだけ増えるか等)や、smooth_contours_xld` の

効果確認に使う。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_add_noise_contour 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op