hx_dist_ellipse_points — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_points", 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: dist_ellipse_contour_points_xld(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

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

*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):

contour 各点の当てはめ楕円境界からの最大距離を返す(点別 distance の集約=max、feature)。

`hx_dist_ellipse_contour と同じ手順(全点をまとめ、重心と共分散の固有分解から半軸 2*sqrt(λ)` の楕円を

当て、各点の正規化半径 `rad を計算)で、|rad - 1| の平均ではなく最大値を 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。

最大値なので外れ点 1 つで決まる(雑音に敏感)。値は楕円の正規化座標での差で画素距離ではない。半軸 2σ の

取り方は境界だけの点群に対して sqrt(2) 倍大きいため、完全な楕円輪郭でも約 0.29 の下駄が乗る点は平均版と同じ。

平均版は `hx_dist_ellipse_contour、外れ点を減らすなら前段に smooth_contours_xld`。

• 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_dist_ellipse_points 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_dist_ellipse_points — 2D halcon_ext op