fullseye
hx_distance_pr — 2D halcon_ext op
- データ種:
region→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_distance_pr", 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_pr(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 region までの最小距離(feature)。距離変換で。
v > 0.5 の region の補集合にユークリッド距離変換(distance_transform_edt)を掛け、正規化座標 (a, b)
の画素での値(その画素から最も近い region 画素までの距離)を max(H, W) で割って 1 で頭打ちした
np.float64 で返す。
a→ 行min(int(a*H), H-1)。b→ 列min(int(b*W), W-1)。- region が空なら 1.0(「最大距離」の意味。
hx_distance_pcの空=0 とは逆なので注意)。
クエリ点が region の内側なら 0。距離変換は画像全体に対して計算するので 1 点の問い合わせとしては重いが、
値は厳密な画素間距離(hx_distance_pc のような頂点近似ではない)。含むかどうかだけなら
hx_test_region_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
hx_distance_pr 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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.