hx_dist_ellipse_points — 2D halcon_ext op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_dist_ellipse_points", 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_points_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_points: stages (docs site)

用法

contour 各点到拟合椭圆边界的最大距离(逐点距离取 max 聚合;feature)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`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`。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_points 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(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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