hx_estimate_tilt_lr — 2D halcon_ext op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_lr", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: estimate_tilt_lr (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_estimate_tilt_lr: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

उपयोग

Lee-Rosenfeld: light source का azimuth कोण tilt = atan2(<Ey>, <Ex>) (औसत gradient दिशा)। [0,1] में normalised।

Sobel gradients Ex (column direction) और Ey (row direction) का पूरी image पर औसत लेकर, tilt = arctan2(<Ey>, <Ex>) को (tilt / 2π) mod 1 से [0,1) में map करके np.float64 लौटाया जाता है। यह Lee-Rosenfeld का estimate है, जिसमें Lambertian surface पर light source का azimuth (tilt) mean gradient की दिशा में दिखता है।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• 0 +column direction है, 0.25 +row direction (image में नीचे की ओर), और आगे इसी दिशा में घूमता है। mean gradient लगभग 0 हो तो arctan2(0, 0) = 0 से value

0 पर आ जाती है।

gradient का raw औसत इस्तेमाल होता है, इसलिए यह ज़्यादा contrast वाले हिस्सों की दिशा की ओर खिंच जाता है। यह मान्यता ज़रूरी है कि surface की reflectance और shape random हैं, और केवल illumination का झुकाव पूरे gradient में bias पैदा करता है। local contrast का असर कम करने वाला version hx_estimate_tilt_zc है। angle value periodic है, इसलिए 0 और 1 के पास की values एक ही दिशा हैं (अंतर निकालते समय ध्यान रखें)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

hx_estimate_tilt_lr 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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