halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", 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:region_to_label(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ hx_region_to_label: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ hx_region_to_label: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
把按閾值 a 二值化後區域的連通成分轉成標籤圖(正規化)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`v > a を前景として ndimage.label(8 近傍)で連結成分にラベル付けし、ラベル番号 1..n を n` で割った
float 画像を返す。背景は 0、成分は `1/n, 2/n, ..., 1` の等間隔の値になる。成分が無ければ全 0。
• `a` → 二値化しきい値(region を渡すときは 0.5 にする)。
• `b` は未使用。
ラベル番号は走査順(左上から)で振られるため、同じ成分でも画像内の他の成分数 `n` が変わると値が変わる。
値で成分を識別する用途にのみ向き、値の大小に意味は無い。成分ごとの統計が欲しければ `hx_region_to_mean`
(平均 gray 値で塗る)を使う。ラベル画像から 1 成分だけを取り出すには `threshold` 系で値域を切る。
• 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。
hx_region_to_label 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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