fullseye
hx_test_region_points — 2D halcon_ext op
- データ種:
region→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_test_region_points", 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_points(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 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
格子状の複数点のうち region に含まれる割合(test_region_points)。
v > 0.5 の region を step 画素おきの格子(reg[::step, ::step]、原点は (0,0))でサンプリングし、
格子点のうち region に入っている割合を np.float64(0〜1)で返す。
a→ 格子間隔step = max(2, int((0.1 + 0.3*a) * min(h, w)))(短辺の 10%〜40%、最小 2 画素)。bは未使用。- 格子点が 0 個なら 0.0。
格子が細かければ region の面積率の近似になり、粗ければ「代表点がどれだけ region に落ちるか」の粗い指標になる。
格子の原点は固定なので、region を少しずらすだけで値が飛ぶ。面積率そのものが欲しいなら region の平均値を
取る方が正確。1 点の判定は 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_test_region_points 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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