hx_lowlands — 2D halcon_ext op

• Data kinds: image → region

• Call: fullseye.apply(img, "hx_lowlands", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: lowlands (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_lowlands: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_lowlands: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ hx_lowlands: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Gray मानों के गड्ढे (local minimum वाले समतल हिस्से) पहचानता है: पड़ोस के minimum से मेल खाने वाले pixels का region।

ndimage.minimum_filter (भुजा size वाली square window, mirror boundary) से local minimum mn लेता है, और v <= mn + 1e-6 तथा v < image mean वाले pixels को 1 रखने वाला 0/1 float region लौटाता है।

• a → window की भुजा size = 3 + int(a*6) (3 से 9 pixels)। जितना बड़ा, उतने बड़े क्षेत्र में न्यूनतम होना आवश्यक है, और points उतने कम होते हैं।

• b उपयोग नहीं होता।

flat गड्ढे में window के सभी pixels न्यूनतम मान के बराबर होते हैं, इसलिए वह पूरे क्षेत्र के रूप में (1 point नहीं, सतह के रूप में) चुना जाता है। उलटे, पूरी image flat हो तो v < mean पूरा करने वाला कोई pixel नहीं होता और परिणाम खाली होता है। "औसत से गहरा" शर्त के कारण चमकीली सतह के भीतर के उथले गड्ढे नहीं चुने जाते। noise हो तो बहुत से छोटे minima निकलते हैं, इसलिए पहले hx_mean_shape / gauss_filter रखें। उलटे उभारों के लिए image को invert करके वही op लगाएँ।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

hx_lowlands 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (region को input के रूप में लेते हैं)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.