halcon_ext op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_mean_shape", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: mean_image_shape(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_mean_shape: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_mean_shape: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
임의 마스크(원 disk)에 의한 평균 평활화. 반지름 r 은 a 로 가변(사각 mean 과는 별개의 op).
반지름 r의 원판(xx^2+yy^2 <= r^2를 만족하는 화소를 1, 총합으로 나누어 정규화)을 ndimage.convolve(mode="reflect") 로 합성곱한다. 출력은 입력과 같은 형태의 float 배열이며, 값의 범위는 입력의 범위를 벗어나지 않는다(가중치의 합이 1).
• a → 반지름 r = 1 + int(a*4)(1~5화소, 5가 되는 것은 a=1일 때뿐). 커널은 (2r+1) 정사각형 안의 원판.
• b는 사용하지 않는다.
사각형 창의 mean_image와 달리 방향에 따른 가중치의 치우침이 적으며, 원판 반지름 이하의 구조를 등방적으로 흐리게 한다. 경계는 거울 반사로연장하므로 가장자리가 어두워지지 않는다. 입력 검증은 없으며, NaN이 포함되면 그대로 전파된다.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_mean_shape 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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