halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_disparity_to_xyz", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:disparity_image_to_xyz(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_disparity_to_xyz: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_disparity_to_xyz: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ hx_disparity_to_xyz: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
由視差圖計算深度 Z = f*baseline/disparity(焦距/基線由 a,b 可變)。正規化 Z。
把 v(0〜1)映射為相當於 disp = v*63 + 0.5 像素的視差,計算 Z = f * baseline / disp 並以 min-max 正規化到 [0,1] 後回傳影像。不計算 X, Y(只有 Z)。
• a → 焦距 f = 200 + 600*a。
• b → 基線長 baseline = 0.05 + 0.15*b。
• 視差下限設為 0.5,因此不會發生除以零。
注意: f * baseline 是全像素共同的常數倍,會被最後的 min-max 正規化抵消,因此即使改變 a、b 輸出也不變(實測完全一致)。輸出實質上是「視差倒數的正規化」,視差最大(v = 1)為 0, 視差最小(v = 0)為 1(越近越暗)。不能用於需要絕對深度的用途。倒數轉換使遠處的量化變粗,因此 v 小的區域的值不穩定。
旋鈕（實測）：將 a 從 0 掃到 1 輸出不變（以 5 種輸入實測）。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
hx_disparity_to_xyz 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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