hx_test_region_point — 2D `halcon_ext` op

• データ種: region → feature

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

hx_test_region_point: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

段階(前置きの op → この op。左から順):

region が点(正規化 a=行, b=列)を含むか(1/0、test_region_point)。

`v > 0.5 の region が、正規化座標 (a, b) の画素を含むかを 1.0/0.0 の np.float64` で返す。

• `a → 行 r = min(int(a*h), h-1)`(0 で先頭行、1 で最終行)。

• `b → 列 c = min(int(b*w), w-1)`。

座標は (行, 列) 順で、切り捨てで画素に丸める。1 画素の判定なので region の縁ぎりぎりでは不安定になる。

点の周辺で判定したいときは先に `hx_dilation1` で region を太らせる。複数点の包含率は

`hx_test_region_points、点から region までの距離は hx_distance_pr`。

• 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
hx_test_region_point 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_test_region_point — 2D halcon_ext op