halcon_ext op• 데이터 종류: contour → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_fit_circle_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: fit_circle_contour_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ hx_fit_circle_contour: stages (docs site)
Kåsa 대수법으로 contour 점에 원을 맞추고 적합 잔차(RMS)를 돌려줍니다(작을수록 원에 가까움).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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`。
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 hx_fit_circle_contour 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.