fullseye
hx_estimate_tilt_zc — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_zc", 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_tilt_zc(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
Zheng-Chellappa: 正規化勾配の平均方向で tilt を推定(局所コントラスト非依存)。
Sobel 勾配 (Ex, Ey) を各画素で振幅 hypot(Ex, Ey) + 1e-9 で割った単位ベクトルにしてから平均し、
tilt = arctan2(<Ey/|E|>, <Ex/|E|>) を (tilt / 2π) mod 1 で [0,1) に写した np.float64 を返す
(Zheng-Chellappa の tilt 推定)。
a,bは未使用。- 角度の規約は
hx_estimate_tilt_lrと同じ(0 が +列方向、0.25 が +行方向)。
各画素の寄与が方向だけになるため、強いエッジや明るい部分に引きずられにくい。反面、勾配がほぼ 0 の平坦部でも
(1e-9 で割った)雑音の方向が等しく 1 票を持つので、平坦な背景が広い画像では推定がぼやける。前段で
gauss_filter を掛けて雑音の勾配を減らすと安定する。
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_tilt_zc 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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