fullseye
hx_plane_deviation — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_plane_deviation", 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:
plane_deviation(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)。
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 1 次平面近似からの偏差 | v - plane | (平坦度/欠陥検査)。 |
座標を [-1,1] に正規化した基底 [1, x, y] で gray 値を最小二乗の平面に当て(hx_fit_surface1 と同じ
回帰)、残差の絶対値 |v - plane| を [0,1] に clip して返す。正規化はしない(純粋な平面なら丸め誤差程度の
ほぼ 0 画像になる)。
a,bは未使用。
平面からの偏差が大きい画素=照明の傾きでは説明できない構造(傷・打痕・異物)。出力は符号を捨てているので
「平面より明るい/暗い」は区別しない。区別が要るなら hx_fit_surface1 の結果と元画像を別途引く。
1 次面なので緩やかに曲がった背景は残差に出る。その場合は hx_fit_surface2 側で背景を推定する。
後段は threshold で欠陥 region 化、あるいは hx_char_threshold の前処理として背景差し引き代わりに使える。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
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_plane_deviation 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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