fullseye
hx_disparity_to_xyz — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_disparity_to_xyz", 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:
disparity_image_to_xyz(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。
出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。
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):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
視差画像から深度 Z = f*baseline/disparity を計算(焦点/基線は a,b で可変)。正規化 Z。
v(0〜1)を視差 disp = v*63 + 0.5 画素相当に写し、Z = f * baseline / disp を計算して min-max で
[0,1] に正規化した画像を返す。X, Y は計算しない(Z のみ)。
a→ 焦点距離f = 200 + 600*a。b→ 基線長baseline = 0.05 + 0.15*b。- 視差の下限を 0.5 に置いているのでゼロ除算は起きない。
注意: f * baseline は全画素共通の定数倍で、最後の min-max 正規化で打ち消されるため、a, b を変えても
出力は変わらない(実測で完全一致)。出力は実質「視差の逆数を正規化したもの」で、視差最大(v = 1)が 0、
視差最小(v = 0)が 1 になる(近い物ほど暗い)。絶対的な深度が要る用途には使えない。逆数変換で遠方の
量子化が粗くなるので、v が小さい領域の値は不安定。
つまみ(実測): a を 0 から 1 まで振っても出力は変わらない(実測。4 種類の入力で確認)。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
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。
hx_disparity_to_xyz 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(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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