halcon_ext op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_gen_derivative_filter", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: gen_derivative_filter(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
주파수 영역의 미분 필터. `a 가 미분의 차수, b` 가 방향.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の `gen_derivative_filter` は Derivative(x / y / xx / yy / xy)と
次数を取るが、ここは長らく `|f|` を正規化して返すだけで、**入力の中身も
つまみも一切見ていなかった** —— 2026-09-02 実測で、同じ形なら
`a/b` を変えても、別の絵を渡しても、返りがバイト一致だった
(兄弟の `hx_gen_lowpass / hx_gen_highpass / hx_gen_bandfilter` は
つまみで変わるので、この 1 件だけ浮いていた)。
• `a : 階数 1〜2(|f| か |f|^2`)。2 階はラプラシアンに対応する。
• `b : 向き。0 で x 方向 |f_x|、1 で y 方向 |f_y|、間は等方 |f|`
へ滑らかに混ぜる(0.5 でちょうど等方)。
返りは周波数領域のフィルタそのもの(HALCON の gen_* と同じ約束)なので、
入力は形を決めるためだけに使う。ただし形だけでなくつまみでちゃんと変わる
ようになったので、進化が階数と向きを選べる。
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_gen_derivative_filter 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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