hx_gabor — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:image → image

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

hx_gabor: 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。*

*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_gabor: 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_gabor: 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_gabor: 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)。*

用法

Gabor 濾波(方位 theta=a*pi,頻率 freq=0.08+0.35b)。回傳響應的振幅。

方向約定與 core 的 gabor 相同：a=0 (θ=0) 對 直條紋、a=0.5 (θ=90°) 對橫條紋反應最強。

★正規化（2026-09-02 的修正）：除以核的 L1 範數的固定尺度。以前是 _norm01（把該影像的 min–max 拉伸到 [0,1]），因此依方向的反應大小不只被壓平，甚至 順序發生了顛倒 —— 實測（96×96 的橫條紋，b=0.5）：橫條紋偵測器 (a=0.5) 的平均為 0.34663，而幾乎不應有反應的直條紋偵測器 (a=0) 卻為 0.58434，更高（因為反應越弱，拉伸倍率越大）。若 |v| <= 1，則 |v * g| <= sum|g|，因此除以 L1 就能在保持 [0,1] 的同時跨方向、跨影像進行比較。

邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 reflect)（實測。tools/impl2/border_probe.py）。

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。

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_gabor 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 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`halcon_ext`)

hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2 · hx_cooc_feature

*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)。*

hx_gabor — 2D halcon_ext op

用法