fullseye
hx_radial_distort_contour — 2D halcon_ext op
- データ種:
contour→contour - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_radial_distort_contour", 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:
change_radial_distortion_contours_xld(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)。
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 に放射歪み r’ = r(1 + k r^2) を適用(k は (a-0.5) で樽/糸巻き)。
各 contour の点を画像中心 (H/2, W/2) からの相対座標 d にし、正規化半径 r = |d| / (max(H, W)/2) に
対して d' = d * (1 + k*r^2) と伸縮させた contour を返す(放射歪みモデルの 1 次項)。
a→ 歪み係数k = (a - 0.5) * 1.5(-0.75〜+0.75)。k < 0で点が中心に寄る(樽型)、k > 0で 外へ広がる(糸巻き型)、a=0.5 で無変化。bは未使用。
半径は画像長辺の半分で正規化しているので、画像の隅で r が 1 前後になり、k = ±0.75 なら隅の点は
1.75 倍/0.25 倍まで動く。逆変換は無い(k の符号を反転しても厳密には戻らない)。レンズ歪みの影響を contour
計測(hx_fit_circle_contour 等)で試す、あるいは合成的にデータを増やす用途。
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_radial_distort_contour 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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