hx_estimate_tilt_zc — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_zc", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:estimate_tilt_zc(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_estimate_tilt_zc: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

Zheng-Chellappa:用归一化梯度的平均方向估计 tilt(与局部对比度无关)。

把 Sobel 梯度 (Ex, Ey) 在各像素处除以幅值 hypot(Ex, Ey) + 1e-9 化为单位向量后取平均,把 tilt = arctan2(<Ey/|E|>, <Ex/|E|>) 用 (tilt / 2π) mod 1 映射到 [0,1) 后以 np.float64 返回(Zheng-Chellappa 的 tilt 估计)。

• a、b 未使用。

• 角度约定与 hx_estimate_tilt_lr 相同(0 是 +列方向,0.25 是 +行方向)。

由于每个像素的贡献只有方向,不容易被强边缘或明亮部分拉偏。反过来,即使在梯度几乎为 0 的平坦部, (除以 1e-9 的)噪声方向也同样拥有 1 票,因此平坦背景很大的图像估计会变得模糊。在前级施加 gauss_filter 减少噪声梯度即可稳定。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

hx_estimate_tilt_zc 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_estimate_tilt_zc — 2D halcon_ext op

用法