halcon_ext op• 数据种类:contour → contour
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_union_adjacent", 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:union_adjacent_contours_xld(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_union_adjacent: 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_union_adjacent: stages (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入,下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ hx_union_adjacent: other inputs (docs site)
把端点相近(阈值 a)的 contour 贪心地连接起来。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
contour のリストを走査し、`cs[i] の終点と cs[j](j > i)の始点の距離が tol 以下なら cs[j]` を
`cs[i]` の後ろにつないで 1 本にする。1 回つなぐたびに先頭から走査をやり直し、つなげる対が無くなるまで繰り返す。
• `a → 許容距離 tol = 1 + a*8`(1〜9 画素)。
• `b` は未使用。
判定は「終点→始点」の向きだけで、始点どうし・終点どうしが近い場合に反転してつなぐことはしない(向きの揃った
contour 列を想定)。貪欲法なので 3 本以上が候補になるときはリスト順で先に見つかった相手とつながる
(`hx_sort_contours` で順序を整えると結果が安定する)。つなぎ目の点は重複せず、隙間は直線で飛ぶ。
計算量は本数の 2 乗×連結回数。つないだ後の閉じ具合は `hx_test_closed_xld` で確認する。
• 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_union_adjacent 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
contour 作为输入)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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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