halcon_ext opcontour → featurefullseye.apply(img, "hx_moments_any_xld", 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)moments_any_xld(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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
段階(前置きの op → この op。左から順):

全 contour 点の 2 次中心モーメント(広がり)を返す(正規化 feature)。
contour dict の全点をまとめ、重心からの二乗距離の平均 mean((row - mean_row)^2 + (col - mean_col)^2)
(2 次中心モーメント mu20 + mu02 を点数で割ったもの)を max(H, W)^2 で割り、1 で頭打ちした
np.float64 で返す。
a, b は未使用。「点群が重心からどれだけ広がっているか」の等方的な指標で、向きや縦横比は含まない。輪郭の点密度に依存するので、
同じ図形でも点の刻みが不均一だと値が変わる。向き付きの慣性(長軸・短軸)は hx_fit_ellipse_contour /
elliptic_axis_xld、region の 2 次モーメントは moments_region_2nd。
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_moments_any_xld 0.50 0.50
py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.pyfeature を入力に取れる)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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