fullseye
hx_polar_trans_inv — 2D halcon_ext op
- データ種:
contour→contour - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_polar_trans_inv", 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:
polar_trans_contour_xld_inv(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)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
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):
使い方
contour 点を (radius, angle) とみなし直交座標へ逆変換(polar_trans の逆)。
各 contour の点を (row, col) = (半径 rad, 角度) とみなし、ang = col / W * 2*pi として
(cy + rad*sin(ang), cx + rad*cos(ang))(cy, cx = H/2, W/2)の直交座標に戻した contour を返す。
a,bは未使用。- 半径は行の値をそのまま画素距離として使い、角度は列を画像幅で 0〜2π に写す。
注意: 順変換 polar_trans_contour_xld は行を r / max(H, W) * H、列を (θ + π) / 2π * W として
出力するため、この op はその厳密な逆にはなっていない。角度に π のずれ(点が中心対称の位置に写る)、非正方画像では
半径に max(H, W)/H 倍のずれが出る(往復で半径の 2 倍の誤差が出る実測)。順変換との往復を期待するときは
この差を織り込むか、この op を「列=角度・行=半径の一般的な極座標表現から直交へ」の変換として単独で使う。
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。
threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_polar_trans_inv 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(contour を入力に取れる)
identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
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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