hx_test_region_points — 2D `halcon_ext` op

• データ種: region → feature

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

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

*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):

格子状の複数点のうち region に含まれる割合(test_region_points)。

`v > 0.5 の region を step 画素おきの格子(reg[::step, ::step]`、原点は (0,0))でサンプリングし、

格子点のうち region に入っている割合を `np.float64`(0〜1)で返す。

• `a → 格子間隔 step = max(2, int((0.1 + 0.3*a) * min(h, w)))`(短辺の 10%〜40%、最小 2 画素)。

• `b` は未使用。

• 格子点が 0 個なら 0.0。

格子が細かければ region の面積率の近似になり、粗ければ「代表点がどれだけ region に落ちるか」の粗い指標になる。

格子の原点は固定なので、region を少しずらすだけで値が飛ぶ。面積率そのものが欲しいなら region の平均値を

取る方が正確。1 点の判定は `hx_test_region_point`。

• 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_points 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_points — 2D halcon_ext op