halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_gen_lowpass", 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_lowpass(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_lowpass: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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_lowpass: 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)。*
理想低通濾波影像(頻域中心圓盤遮罩,截止半徑 a)。
輸入 v 只用於決定形狀,以 np.fft.fftfreq 產生各軸的正規化頻率(-0.5〜0.5),對經 fftshift 的半徑 r = sqrt(fy^2 + fx^2)(中心=DC,四角約 0.707),回傳把 r <= cutoff 設為 1 的 0/1 float 影像(頻域遮罩)。並不是對影像本身套用濾波。
• a → 截止半徑 cutoff = 0.05 + 0.45*a(0.05〜0.5。a=1 時一直通過到軸向的奈奎斯特頻率)。
• b 未使用。
由於是 DC 位於中央的配置(已 fftshift),適合與 fft_generic / fft_image 這類「中心為低頻」的頻譜影像逐像素相乘的用途。自行乘到 np.fft.fft2 的結果上時,要先以 ifftshift 移回再使用。兄弟 op 有 hx_gen_highpass(補集)/ hx_gen_bandpass / hx_gen_bandfilter(圓環)。
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_lowpass 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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