halcon_ext op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_disparity_to_xyz", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: disparity_image_to_xyz (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_disparity_to_xyz: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_disparity_to_xyz: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_disparity_to_xyz: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Berechnet die Tiefe Z = f*Basis/Disparität aus einem Disparitätsbild (Brennweite/Basis über a, b). Normiertes Z.
Bildet v (0 bis 1) auf eine Disparität von disp = v*63 + 0.5 Pixeln ab, berechnet Z = f * baseline / disp und gibt das per min-max auf [0,1] normierte Bild zurück. X und Y werden nicht berechnet (nur Z).
• a → Brennweite f = 200 + 600*a.
• b → Basislänge baseline = 0.05 + 0.15*b.
• Die Disparität hat die Untergrenze 0.5, daher tritt keine Division durch null auf.
Achtung: f * baseline ist ein für alle Pixel gemeinsamer konstanter Faktor und wird durch die abschließende min-max-Normierung aufgehoben; ein Ändern von a, b ändert die Ausgabe daher nicht (gemessen: völlig identisch). Die Ausgabe ist effektiv "der normierte Kehrwert der Disparität": maximale Disparität (v = 1) ergibt 0, minimale Disparität (v = 0) ergibt 1 (je näher, desto dunkler). Für Anwendungen, die absolute Tiefe brauchen, unbrauchbar. Durch den Kehrwert wird die Quantisierung in der Ferne grob, daher sind Werte in Bereichen mit kleinem v instabil.
Regler (gemessen): a von 0 bis 1 zu variieren ändert die Ausgabe nicht (an fünf verschiedenen Eingaben gemessen).
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
hx_disparity_to_xyz 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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