hx_estimate_tilt_zc — 2D halcon_ext op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_zc", 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:estimate_tilt_zc(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_estimate_tilt_zc: input → output

*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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

Zheng-Chellappa:用正規化梯度的平均方向估計 tilt(與局部對比度無關)。

把 Sobel 梯度 (Ex, Ey) 在各像素處除以幅值 hypot(Ex, Ey) + 1e-9 化為單位向量後取平均,把 tilt = arctan2(<Ey/|E|>, <Ex/|E|>) 用 (tilt / 2π) mod 1 映射到 [0,1) 後以 np.float64 回傳(Zheng-Chellappa 的 tilt 估計)。

• a、b 未使用。

• 角度約定與 hx_estimate_tilt_lr 相同(0 是 +行方向,0.25 是 +列方向)。

由於每個像素的貢獻只有方向,不容易被強邊緣或明亮部分拉偏。反過來,即使在梯度幾乎為 0 的平坦部, (除以 1e-9 的)雜訊方向也同樣擁有 1 票,因此平坦背景很大的影像估計會變得模糊。在前級施加 gauss_filter 減少雜訊梯度即可穩定。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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_estimate_tilt_zc 0.50 0.50

▸ 載入此管線  ·  載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 feature 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(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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