hx_gabor — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_gabor", 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:convol_gabor(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_gabor: 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。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_gabor: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_gabor: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ hx_gabor: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

Gabor 滤波(方位 theta=a*pi,频率 freq=0.08+0.35b)。返回响应的幅度。

方向约定与 core 的 gabor 相同：a=0 (θ=0) 对 竖条纹、a=0.5 (θ=90°) 对横条纹响应最强。

★归一化（2026-09-02 的修正）：除以核的 L1 范数的固定尺度。以前是 _norm01（把该图像的 min–max 拉伸到 [0,1]），因此按方向的响应大小不仅被压平，甚至 顺序发生了颠倒 —— 实测（96×96 的横条纹，b=0.5）：横条纹检测器 (a=0.5) 的平均为 0.34663，而几乎不应有反应的竖条纹检测器 (a=0) 却为 0.58434，更高（因为响应越弱，拉伸倍率越大）。若 |v| <= 1，则 |v * g| <= sum|g|，因此除以 L1 就能在保持 [0,1] 的同时跨方向、跨图像进行比较。

边界处理：含端点的镜像折返 (d c b a | a b c d，scipy 默认的 reflect)（实测。tools/impl2/border_probe.py）。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。

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_gabor 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 `image` 作为输入)

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

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

hx_gabor — 2D halcon_ext op

用法