hx_smallest_circle_xld — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → feature

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

hx_smallest_circle_xld: 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):

全 contour 点の最小包含円(近似=重心中心)の半径を返す(正規化 feature)。

contour dict の全 contour の点をまとめ、点の平均(重心)を中心として最も遠い点までの距離 `r` を求め、

`r / max(H, W) を np.float64` で返す。真の最小包含円(中心も最適化)ではなく「重心を中心とする包含円」の

近似で、半径は真値以上になる。

• `a, b` は未使用。

• 点が 1 つも無ければ 0.0(有効な値 0 と区別できない)。

複数 contour があっても 1 つの円で包む(contour ごとではない)。正規化は画像の長辺なので、同じ形でも画像サイズが

変わると値が変わる。円らしさを測りたいなら `hx_fit_circle_contour(残差)や circularity_xld`。

region 版の厳密解は `r2_smallest_circle`。

• 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_smallest_circle_xld 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_smallest_circle_xld — 2D halcon_ext op