hx_regress_contours — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

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

hx_regress_contours: 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

各 contour に回帰直線を当て、平均残差(直線からのズレ)を返す(feature)。小=直線的。

点数 3 以上の各 contour について、点の重心を通る全最小二乗直線(座標共分散の最小固有ベクトルを法線とする)を

当て、点から直線までの距離の RMS を求める。全 contour の RMS を平均し `max(H, W)` で割って 1 で頭打ちした

`np.float64` を返す。

• `a, b` は未使用。

• 有効な contour が無ければ 0.0(「完全な直線」と区別できない)。

小さいほど直線的。直線そのものの傾きや位置は返さない(当てはめ結果が要るなら `fit_line_contours`)。

折れ線としての角の数を見たいなら `hx_split_contours` で分割してから線分数を数える。点数 2 以下の contour は

評価から外れる。1 本の contour だけを対象にした同種の指標は `xg_regress_contours`。

• 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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_regress_contours 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_regress_contours — 2D halcon_ext op