hx_fit_circle_contour — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

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

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

*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):

Kåsa 代数法で contour 点に円を当て、フィット残差(RMS)を返す(小=円に近い)。

全 contour の点をまとめ、Kåsa の代数法(`[x, y, 1]·sol = x^2 + y^2` を最小二乗で解き、中心

`(sol0/2, sol1/2)、半径 sqrt(sol2 + cx^2 + cy^2)`)で円を当て、各点の中心からの距離と半径の差の RMS を

`max(H, W) で割って 1 で頭打ちした np.float64` で返す。円のパラメータ自体は返さない。

• `a, b` は未使用。

• 点が 3 個未満なら 0.0(完全な円と区別できない)。半径の根号の中が負になれば半径 0 として扱う。

代数法は幾何学的な距離の最小化ではないので、円弧が短い(角度範囲が狭い)点群や外れ値では半径が偏る。

ほぼ直線上の点群では最小ノルム解の半径が非常に大きくなり、残差は小さく出る(直線が「大きな円」に見える)。

円らしさの判定には `hx_regress_contours と併用して直線を除く。包含円の半径は hx_smallest_circle_xld`。

• 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_fit_circle_contour 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_fit_circle_contour — 2D halcon_ext op