fullseye
hx_test_region_point — 2D halcon_ext op
- データ種:
region→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_test_region_point", 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:
test_region_point(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 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
region が点(正規化 a=行, b=列)を含むか(1/0、test_region_point)。
v > 0.5 の region が、正規化座標 (a, b) の画素を含むかを 1.0/0.0 の np.float64 で返す。
a→ 行r = min(int(a*h), h-1)(0 で先頭行、1 で最終行)。b→ 列c = min(int(b*w), w-1)。
座標は (行, 列) 順で、切り捨てで画素に丸める。1 画素の判定なので region の縁ぎりぎりでは不安定になる。
点の周辺で判定したいときは先に hx_dilation1 で region を太らせる。複数点の包含率は
hx_test_region_points、点から region までの距離は hx_distance_pr。
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_test_region_point 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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