halcon_ext op• 数据种类:region → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_test_region_points", 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:test_region_points(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*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。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_test_region_points: knob a sweep (docs site)
*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):
▸ hx_test_region_points: stages (docs site)
网格状多点中落在 region 内的比例(test_region_points)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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`。
• 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 hx_test_region_points 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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