hx_distance_sc — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

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

hx_distance_sc: 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

水平線分(行 a*H)から contour までの最小距離(feature)。

行 `a*H の水平線から、全 contour の頂点までの縦方向の距離 |row - a*H| の最小値を max(H, 1)` で割って

1 で頭打ちした `np.float64` で返す。列は見ないので、線分は画像の幅いっぱいに伸びる水平線として扱う。

• `a` → 水平線の行位置(0 で最上行、1 で最下行の 1 つ下)。

• `b` は未使用。

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

距離は頂点までなので、隣接 2 頂点の間で線を横切る contour でも 0 にはならず「近い方の頂点の行差」になる。

点から contour までの距離は `hx_distance_pc、点から region までは hx_distance_pr`。

• 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_sc 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_sc — 2D halcon_ext op