halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_gen_derivative_filter", 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:gen_derivative_filter(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*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。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_gen_derivative_filter: 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_gen_derivative_filter: 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_gen_derivative_filter: 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)。*
频域微分滤波器。a 为微分阶数,b 为方向。
HALCON 的 gen_derivative_filter 接受 Derivative（x / y / xx / yy / xy）和阶数，但这里长期以来只是把 |f| 归一化后返回，既不看输入内容，也完全不看旋钮 —— 2026-09-02 实测：只要形状相同，改变 a/b 也好，传入别的图也好，返回结果都是字节级一致 （兄弟 hx_gen_lowpass / hx_gen_highpass / hx_gen_bandfilter 会随旋钮变化，只有这 1 个显得格格不入）。
• a : 阶数 1〜2（|f| 或 |f|^2）。2 阶对应拉普拉斯。
• b : 方向。0 为 x 方向 |f_x|，1 为 y 方向 |f_y|，中间则向各向同性的 |f| 平滑混合（0.5 时恰好各向同性）。
返回的是频域中的滤波器本身（与 HALCON 的 gen_* 约定相同），因此输入只用于确定形状。不过现在不仅随形状，还会随旋钮切实变化，因此进化可以选择阶数和方向。
数值可比性（实测）：输出按该图自身的最大值归一化（输出最大值恒为 1.0，输入整体缩放不改变输出）。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值；在只有弱特征的图中，噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较，请以统一基准重新缩放。
• 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。
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_gen_derivative_filter 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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