hx_estimate_tilt_lr — 2D halcon_ext op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_lr", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: estimate_tilt_lr(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

사용법

Lee-Rosenfeld: 광원 방위각 tilt = atan2(<Ey>, <Ex>)(평균 기울기 방향). [0,1] 정규화.

Sobel 기울기 Ex(열 방향)·Ey(행 방향)를 영상 전체에서 평균하고, tilt = arctan2(<Ey>, <Ex>)를 (tilt / 2π) mod 1로 [0,1)에 사상한 np.float64를 반환한다. Lambertian 면에서 광원 방위(tilt)가 평균 기울기의 방향에나타난다는 Lee-Rosenfeld의 추정.

• a, b는 사용하지 않는다.

• 0이 +열 방향, 0.25가 +행 방향(영상에서는 아래), 이하 그 방향으로 돈다. 평균 기울기가 거의 0이면 arctan2(0, 0) = 0으로

0에 떨어진다.

기울기의 원래 평균을 쓰므로 콘트라스트가 강한 부분의 방향으로 끌려간다. 표면의 반사율이나 형상이 랜덤이고, 조명의기울기만이 전체 기울기의 치우침을 만든다는 전제가 필요하다. 국소 콘트라스트의 영향을 억제한 버전은 hx_estimate_tilt_zc. 각도 값은 주기량이므로 0과 1 부근은 같은 방향이다(차를 취할 때는 주의).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

hx_estimate_tilt_lr 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(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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