halcon_ext op• 数据种类:region → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_distance_pr", 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:distance_pr(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。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋钮取默认):
▸ hx_distance_pr: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋钮取默认):
▸ hx_distance_pr: knob b sweep (docs site)
阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):
▸ hx_distance_pr: stages (docs site)
从查询点(归一化 a,b)到 region 的最小距离(feature),用距离变换。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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`。
• 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 hx_distance_pr 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作为输入)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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