hx_test_region_points — 2D halcon_ext op

• 資料種類:region → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_test_region_points", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:test_region_points(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_test_region_points: knob a sweep (docs site)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

▸ hx_test_region_points: stages (docs site)

用法

網格狀多點中落在 region 內的比例(test_region_points)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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`。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

threshold 0.50 0.50
hx_test_region_points 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 feature 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(halcon_ext)

hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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