halcon_ext op• 데이터 종류: contour → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: dist_ellipse_contour_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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_dist_ellipse_contour: stages (docs site)
contour 점의 적합 타원 경계로부터의 평균 거리(작을수록 타원에 가까움. feature).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
全 contour の点をまとめ、重心と座標共分散の固有分解から主軸系に移し、半軸を `2*sqrt(λ)`(各主軸の 2σ)とする
楕円を当てて、各点の正規化半径 `rad = sqrt((u/ax0)^2 + (v/ax1)^2) と 1 との差 |rad - 1|` の平均を 1 で
頭打ちした `np.float64` で返す。
• `a, b` は未使用。
• 点が 4 個未満なら 0.0。固有値は `1e-9` で下から clip。
注意: 値は画素距離ではなく楕円の正規化座標での差(無次元)。また半軸 2σ は「一様に塗られた楕円」に合う値で、
境界だけの点群では `σ = 半軸/sqrt(2)` になるため、完全な楕円輪郭でも 0 にならず約 0.29 の下駄が乗る(実測
0.2938)。比較用の相対指標として使い、絶対値で「楕円かどうか」を切らない。最大値版は `hx_dist_ellipse_points`、
軸比は `hx_fit_ellipse_contour`。
• 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_dist_ellipse_contour 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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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