hx_clip_contours — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: contour → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_clip_contours", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: clip_contours_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_clip_contours: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_clip_contours: knob a sweep (docs site)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_clip_contours: knob b sweep (docs site)

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ hx_clip_contours: stages (docs site)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ hx_clip_contours: other inputs (docs site)

Verwendung

Schneidet Konturen auf den Bildbereich zu (ein Rechteck mit den zentralen Rändern a/b) und entfernt Punkte außerhalb.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

contour dict の各 contour について、画像の内側に取った矩形 `my <= row <= H-1-my、mx <= col <= W-1-mx`

に入る点だけを残し、1 点も残らない contour は捨てて返す。

• `a → 上下の余白 my = a*0.4*H`(0〜高さの 40%)。

• `b → 左右の余白 mx = b*0.4*W(0〜幅の 40%)。a=b=0 なら画像範囲 [0, H-1] × [0, W-1]` でのクリップ。

点を間引くだけで contour は分割しないため、矩形外を通って戻ってくる contour は残った点どうしが直接つながった

形(ジャンプ)になる。分割が要るなら後段で `hx_split_contours`。中心からの割合で切る類似 op に

`hx_crop_contours(中心基準の幅・高さ指定)。線長で足切りする xg_clip_contours` とは別物。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_clip_contours 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `contour` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

hx_clip_contours — 2D halcon_ext op