halcon_ext op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_lowlands", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: lowlands (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_lowlands: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_lowlands: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Detektiert die Senken der Grauwerte (flache lokale Minima): die Region der Pixel, die ihrem Nachbarschaftsminimum gleichen.
Bestimmt mit ndimage.minimum_filter (quadratisches Fenster der Seitenlänge size, gespiegelter Rand) das lokale Minimum mn und gibt eine 0/1-float-Region zurück, in der Pixel mit v <= mn + 1e-6 und v < image mean 1 sind.
• a → Fensterseite size = 3 + int(a*6) (3 bis 9 Pixel). Je größer, desto weiter der Bereich, in dem ein Pixel minimal sein muss, und desto weniger Punkte.
• b wird nicht verwendet.
In einer flachen Mulde sind alle Pixel im Fenster gleich dem Minimum, daher wird sie als ganze Fläche erfasst (als Fläche, nicht als 1 Punkt). Ist umgekehrt das ganze Bild flach, erfüllt kein Pixel v < mean und das Ergebnis ist leer. Wegen der Bedingung "dunkler als der Mittelwert" werden flache Mulden in hellen Flächen nicht erfasst. Bei Rauschen entstehen viele kleine Minima, daher hx_mean_shape / gauss_filter vorschalten. Für das Gegenteil, Erhebungen, das Bild invertieren und dasselbe Op anwenden.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
hx_lowlands 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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