hx_add_noise_contour — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_add_noise_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:add_noise_white_contour_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_add_noise_contour: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_add_noise_contour: knob a sweep (docs site)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_add_noise_contour: stages (docs site)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ hx_add_noise_contour: other inputs (docs site)

用法

給 contour 點加白高斯雜訊(std 由 a 給出,固定 seed 因而確定)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_add_noise_contour 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `contour` 作為輸入)

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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_add_noise_contour — 2D halcon_ext op

用法