fullseye
hx_lowlands — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_lowlands", 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:
lowlands(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
gray 値の窪地(局所最小の平坦域)を検出: 近傍最小と一致する画素 region。
ndimage.minimum_filter(size 角の正方形窓、鏡映境界)で局所最小 mn を取り、v <= mn + 1e-6 かつ
v < 画像平均 の画素を 1 とする 0/1 の float region を返す。
a→ 窓の一辺size = 3 + int(a*6)(3〜9 画素)。大きいほど広い範囲で最小である必要があり、点が減る。bは未使用。
平坦な窪みは窓内の全画素が最小値に等しいため、領域ごと(1 点ではなく面で)拾われる。逆に画像全体が平坦だと
v < mean を満たす画素が無く空になる。「平均より暗い」条件のため、明るい面の中の浅い窪みは拾えない。
雑音があると小さな極小が大量に出るので、前段に hx_mean_shape / gauss_filter を置く。反対の隆起は
画像を反転して同じ op を掛ける。
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_lowlands 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(region を入力に取れる)
identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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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