hx_fit_circle_contour — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:contour → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_fit_circle_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:fit_circle_contour_xld(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_fit_circle_contour: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

用 Kåsa 代數法對 contour 點擬合圓,回傳擬合殘差(RMS)(越小越接近圓)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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`。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_fit_circle_contour — 2D halcon_ext op