fullseye
hx_smallest_rect2_xld — 2D halcon_ext op
- データ種:
contour→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_smallest_rect2_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) - HALCON 相当:
smallest_rectangle2_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):
使い方
最小面積外接矩形の面積比(矩形面積 / 画像面積)を返す(feature)。
全 contour の点をまとめ、0°〜84° を 6° 刻みで回転させて軸並行外接矩形の面積を計算し、その最小値を画像面積
H*W で割って 1 で頭打ちした np.float64 で返す。
a,bは未使用。- 点が 3 個未満なら 0.0。各辺には
1e-9が足してあり、点が同一直線上でも面積は厳密には 0 でなく極小値。
角度探索が 6° 刻みなので真の最小面積より最大で数 % 大きく出ることがある。全 contour を 1 つの矩形で包むため、
離れた contour が複数あると間の空白も含む。アスペクト比は hx_fit_rectangle2_contour、軸並行版は
hx_smallest_rect1_xld。
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_smallest_rect2_xld 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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