fullseye
hx_estimate_al_am — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_estimate_al_am", 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:
estimate_al_am(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)。
使い方
albedo(反射率)と ambient(環境光)の推定: albedo ~ 輝度レンジ、ここでは albedo を返す。
画像の最大値と最小値の差 max(v) - min(v) を [0,1] に clip した np.float64 を返す。
「反射率(albedo)が高いほど陰影の明暗差が大きい」という関係を、輝度のダイナミックレンジで代用した推定。
ambient(環境光)は計算せず返さない。
a,bは未使用。
最大・最小の 2 画素だけで決まるため、飽和画素や暗点が 1 つでもあれば 1 に張り付く。雑音に弱いので前段で
hx_mean_shape や median_rect を掛ける。min-max 正規化済みの画像では常に 1 になり意味を持たない。
slant の推定 hx_estimate_sl_al_lr は反射率 1 を仮定しており、この値で割って補正する用途が想定される。
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_estimate_al_am 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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