halcon_ext op• 数据种类:contour → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_contour", 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:dist_ellipse_contour_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*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。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*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_dist_ellipse_contour: stages (docs site)
contour 点到拟合椭圆边界的平均距离(越小越接近椭圆;feature)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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`。
• 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。
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_dist_ellipse_contour 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作为输入)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)。*
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