hx_dist_rect2_points — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_dist_rect2_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_rectangle2_contour_points_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_dist_rect2_points: input → output

*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):

contour 各点到最小面积有向矩形中心的归一化距离的平均(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、点の重心からの各点のユークリッド距離の平均を `max(H, W)` で割って 1 で頭打ちした

`np.float64` を返す。

• `a, b` は未使用。

• 点が 3 個未満なら 0.0。

注意: 名前は最小面積外接矩形の中心からの距離だが、現実装は矩形を求めず点群の重心を中心にしている。

点が偏っている場合(弧が欠けた輪郭など)は矩形中心と重心がずれるため、名前どおりの値にはならない。

実質は「重心からの平均半径」で、`hx_moments_any_xld`(二乗平均)の 1 乗版にあたる。矩形そのものは

`hx_smallest_rect2_xld / hx_fit_rectangle2_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_rect2_points 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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)。*

hx_dist_rect2_points — 2D halcon_ext op