fullseye
hx_distance_pc — 2D halcon_ext op
- データ種:
contour→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_distance_pc", 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:
distance_pc(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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 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):
使い方
クエリ点(正規化 a,b)から contour までの最小距離を返す(feature)。
正規化座標 (a, b) のクエリ点 q = (a*H, b*W) から、全 contour の頂点までのユークリッド距離の最小値を
max(H, W) で割って 1 で頭打ちした np.float64 で返す。
a→ クエリ点の行(0〜1)。b→ クエリ点の列(0〜1)。- contour の点が無ければ 0.0(点が contour 上にある場合と区別できない)。
距離は頂点までであって線分までではないので、点の間隔が粗い contour では真の距離より最大で「点間隔の半分」程度
大きく出る。細かい contour(edges_sub_pix の 1 画素刻み)ではほぼ一致する。region までの距離は
hx_distance_pr、水平線からの距離は hx_distance_sc、点を含む contour の選択は hx_select_xld_point。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- 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。
Studio で試す
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
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_distance_pc 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_halcon_ext —
py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
同カテゴリ(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 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)。
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