halcon_ext op• データ種: image → region
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_rectangle1_domain", 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: rectangle1_domain(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*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):
▸ hx_rectangle1_domain: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ hx_rectangle1_domain: knob b sweep (docs site)
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):
▸ hx_rectangle1_domain: other inputs (docs site)
*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)。*
画像の定義域を軸並行矩形に縮小(中央の a×b の割合)region。
入力 `v と同じ形状で、画像中央に置いた高さ hh・幅 ww` の軸並行矩形を 1 とする 0/1 の float 配列
(region)を返す。入力の中身は見ない。
• `a → 高さの割合 hh = int(h * (0.2 + 0.7*a))`(20%〜90%)。
• `b → 幅の割合 ww = int(w * (0.2 + 0.7*b))`(20%〜90%)。
• 左上は `((h-hh)//2, (w-ww)//2)` で、中央からのずれは整数切り捨てぶんだけ。
画像の周辺(照明落ち・レンズ端)を検査対象から外す ROI を作るのに使う。画像全面が欲しければ `hx_full_domain`、
既存 region の周辺を削るなら `hx_clip_region_rel`。
• gallery2d_halcon_ext ファミリ ガイド
• 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_rectangle1_domain 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region を入力に取れる)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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 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)。*
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