halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_gen_bandfilter", 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:gen_bandfilter(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ hx_gen_bandfilter: 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_gen_bandfilter: 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_gen_bandfilter: 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)。*
理想帶通濾波影像(頻域圓環,中心半徑 a・寬度 b)。與 gen_bandpass 是不同的運算子。
對與 hx_gen_lowpass 相同的已 fftshift 的正規化頻率半徑 r(中心=DC),回傳把 c - half <= r <= c + half 的圓環設為 1 的 0/1 float 影像(頻域遮罩)。輸入 v 只用於取得形狀。
• a → 圓環的中心半徑 c = 0.05 + 0.4*a(0.05〜0.45)。
• b → 半寬 half = 0.03 + 0.15*b(0.03〜0.18)。內半徑 c - half 為負的組合(小的 a 與
大的 b)會成為包含 DC 的圓盤,實質上變成低通。
hx_gen_bandpass 用「內半徑與寬度」,而本 op 用「中心與半寬」指定同一圓環。可製作只擷取特定空間頻率(條紋週期 1/c 像素)的遮罩,與 fft_generic 等中心=DC 的頻譜做逐像素乘積使用。
數值可比性(實測):輸出以該影像自身的最大值正規化(輸出最大值恆為 1.0,輸入整體縮放不改變輸出)。因此不能跨影像比較數值——同樣強度的特徵會因該影像中最強特徵的不同而取不同的值;在只有弱特徵的影像中,雜訊會被抬升到 1.0。要跨影像比較,請以統一基準重新縮放。
• 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。
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_gen_bandfilter 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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