hx_distance_pr — 2D `halcon_ext` op

• データ種: region → feature

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

hx_distance_pr: 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):

▸ hx_distance_pr: knob a sweep (docs site)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ hx_distance_pr: knob b sweep (docs site)

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ hx_distance_pr: stages (docs site)

使い方

クエリ点(正規化 a,b)から region までの最小距離(feature)。距離変換で。

`v > 0.5 の region の補集合にユークリッド距離変換(distance_transform_edt)を掛け、正規化座標 (a, b)`

の画素での値(その画素から最も近い region 画素までの距離)を `max(H, W)` で割って 1 で頭打ちした

`np.float64` で返す。

• `a → 行 min(int(a*H), H-1)`。

• `b → 列 min(int(b*W), W-1)`。

• region が空なら 1.0(「最大距離」の意味。`hx_distance_pc` の空=0 とは逆なので注意)。

クエリ点が region の内側なら 0。距離変換は画像全体に対して計算するので 1 点の問い合わせとしては重いが、

値は厳密な画素間距離(`hx_distance_pc` のような頂点近似ではない)。含むかどうかだけなら

`hx_test_region_point`。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_halcon_ext ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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
hx_distance_pr 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity · feature_to_img

同カテゴリ(`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 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_pr — 2D halcon_ext op

使い方