hx_smallest_circle_xld — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:contour → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_smallest_circle_xld", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:smallest_circle_xld(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_smallest_circle_xld: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

全部 contour 点最小包围圆(近似=以重心为心)的半径,归一化 feature。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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`。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_smallest_circle_xld — 2D halcon_ext op