hx_distance_pc — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

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

hx_distance_pc: input → output

*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。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_distance_pc: knob a sweep (docs site)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_distance_pc: knob b sweep (docs site)

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_distance_pc: stages (docs site)

用法

從查詢點(正規化 a,b)到 contour 的最小距離(feature)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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`。

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_distance_pc 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)。*

hx_distance_pc — 2D halcon_ext op

用法