hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

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

hx_distance_pc: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

段階(前置きの op → この op。左から順):

クエリ点(正規化 a,b)から contour までの最小距離を返す(feature)。

正規化座標 `(a, b) のクエリ点 q = (a*H, b*W)` から、全 contour の頂点までのユークリッド距離の最小値を

`max(H, W) で割って 1 で頭打ちした np.float64` で返す。

• `a` → クエリ点の行(0〜1)。

• `b` → クエリ点の列(0〜1)。

• contour の点が無ければ 0.0(点が contour 上にある場合と区別できない)。

距離は頂点までであって線分までではないので、点の間隔が粗い contour では真の距離より最大で「点間隔の半分」程度

大きく出る。細かい contour(`edges_sub_pix` の 1 画素刻み)ではほぼ一致する。region までの距離は

`hx_distance_pr、水平線からの距離は hx_distance_sc、点を含む contour の選択は hx_select_xld_point`。

• 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_distance_pc 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_distance_pc — 2D halcon_ext op