fullseye
hx_gen_lowpass — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_gen_lowpass", 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_lowpass(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)。
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
理想ローパスフィルタ画像(周波数領域の中心円板マスク、遮断半径 a)。
入力 v は形を決めるためだけに使い、np.fft.fftfreq で各軸の正規化周波数(-0.5〜0.5)を作って
fftshift した半径 r = sqrt(fy^2 + fx^2)(中心=DC、四隅で約 0.707)に対し r <= cutoff を 1 とする
0/1 の float 画像(周波数領域マスク)を返す。画像そのものにフィルタを掛けるのではない。
a→ 遮断半径cutoff = 0.05 + 0.45*a(0.05〜0.5。a=1 で軸方向のナイキスト周波数まで通す)。bは未使用。
DC が中央に来る配置(fftshift 済)なので、fft_generic / fft_image のような「中心が低周波」の
スペクトル画像と画素どうしで掛け合わせる用途に合う。自前で np.fft.fft2 の結果に掛けるときは
ifftshift で戻してから使う。兄弟 op に hx_gen_highpass(補集合)/ hx_gen_bandpass /
hx_gen_bandfilter(円環)。
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_lowpass 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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