fullseye
hx_gen_derivative_filter — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_gen_derivative_filter", 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:
gen_derivative_filter(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 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
周波数領域の微分フィルタ。a が微分の階数、b が向き。
HALCON の gen_derivative_filter は Derivative(x / y / xx / yy / xy)と
次数を取るが、ここは長らく |f| を正規化して返すだけで、入力の中身も
つまみも一切見ていなかった —— 2026-09-02 実測で、同じ形なら
a/b を変えても、別の絵を渡しても、返りがバイト一致だった
(兄弟の hx_gen_lowpass / hx_gen_highpass / hx_gen_bandfilter は
つまみで変わるので、この 1 件だけ浮いていた)。
a: 階数 1〜2(|f|か|f|^2)。2 階はラプラシアンに対応する。b: 向き。0 で x 方向|f_x|、1 で y 方向|f_y|、間は等方|f|へ滑らかに混ぜる(0.5 でちょうど等方)。
返りは周波数領域のフィルタそのもの(HALCON の gen_* と同じ約束)なので、 入力は形を決めるためだけに使う。ただし形だけでなくつまみでちゃんと変わる ようになったので、進化が階数と向きを選べる。
値の比較可能性(実測): 出力をその画像の最大値で正規化している(出力の最大が常に 1.0、入力を定数倍しても出力が変わらない)。したがって画像をまたいで値を比較できない —— 同じ強さの特徴でも、その画像の中で最も強い特徴が何かによって値が変わる。弱い特徴しか無い画像では雑音が 1.0 まで持ち上がる。画像間で比べたいときは、共通の基準で割り直すこと。
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_gen_derivative_filter 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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