hx_dist_ellipse_points — 2D halcon_ext op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_points", 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:dist_ellipse_contour_points_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*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_dist_ellipse_points: stages (docs site)

用法

contour 各點到擬合橢圓邊界的最大距離(逐點距離取 max 聚合;feature)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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`。

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_dist_ellipse_points 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 feature 作為輸入)

identity · feature_to_img

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)。*

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