hx_gen_circle_sector — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → region

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

hx_gen_circle_sector: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

円のセクタ region(開始角 b*2pi、掃引 a*2pi)。

画像中心 `((h-1)/2, (w-1)/2)・半径 r = 0.42*min(h, w)`(固定)の円板のうち、開始角から掃引角ぶんの扇形を

1 とする 0/1 の float region を返す。角度は `arctan2(row-cy, col-cx)` で測る(0 が +列方向。行が下向きに

増える画像座標では画面上で時計回りに増える)。

• `a → 掃引角 sweep = 0.1 + a*(2*pi - 0.1)`(約 5.7°〜360°。a=1 で完全な円板)。

• `b → 開始角 start = b*2*pi`。

扇形の判定は `(ang - start) mod 2*pi <= sweep` なので 360° をまたいでも途切れない。半径は固定で、変えたいときは

`hx_gen_circle / hx_gen_disc_se を重ねる。楕円版は hx_gen_ellipse_sector`。入力画像の中身は見ない。

• 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。

hx_gen_circle_sector 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_gen_circle_sector — 2D halcon_ext op