hx_mean_shape — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_mean_shape", 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:mean_image_shape(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_mean_shape: input → output

*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):

*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):

*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)。*

用任意遮罩(圓盤)做平均平滑。半徑 r 由 a 可變(與矩形平均是不同運算子)。

以半徑 r 的圓盤（滿足 xx^2+yy^2 <= r^2 的像素為 1，除以總和正規化）透過 ndimage.convolve(mode="reflect") 做卷積。輸出是與輸入同形的 float 陣列，值域不超出輸入的範圍（權重和為 1）。

• a → 半徑 r = 1 + int(a*4)（1〜5 像素，只有 a=1 時才為 5）。核是 (2r+1) 見方中的圓盤。

• b 未使用。

與矩形視窗的 mean_image 不同，方向上的權重偏差較小，能等向地模糊不大於圓盤半徑的結構。邊界以鏡射方式延伸，因此邊緣不會變暗。沒有輸入驗證，含有 NaN 時會原樣傳播。

• 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_mean_shape 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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)。*

hx_mean_shape — 2D halcon_ext op