halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_nonmax_dir", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:nonmax_suppression_dir(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_nonmax_dir: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ hx_nonmax_dir: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
沿梯度方向的非极大值抑制(Canny 的 NMS 阶段)。把边缘细化到 1 像素。
用 Sobel 求 gx（列方向）、gy（行方向），求出振幅 hypot(gx, gy) 和方向 arctan2(gy, gx) mod 180°。把方向以 45° 步长量化为 4 个区段，把各像素与其区段对应的 2 个相邻像素比较，只保留 mag >= 两侧邻居 的像素（其余为 0）。把剩下的振幅用 min-max 归一化到 [0,1]，把小于 a*0.3 的置为 0。
• a → 弱边缘阈值 a*0.3（针对归一化后的值。a=0 时无阈值）。
• b 未使用。
注意事项：
• 相邻比较使用 np.roll，因此在图像边缘会与对侧的像素比较（边缘 1 像素不可信）。
• 由于比较是 >=，相同振幅并排的理想阶跃边缘会以 2 像素宽保留（不会变成 1 像素）。
• 当前实现中，45° 与 135° 区段所比较的相邻像素对互换了，斜向边缘不是沿梯度方向而是
沿边缘方向进行比较。因此水平、竖直边缘会被细化，但斜向边缘几乎不会被细化
（实测：模糊后的对角阶跃边缘上约 1400 像素原样保留）。需要细化斜向边缘时，请考虑 canny 或 skeleton。
传入原始 gray 图像，而不是 sobel_amp 那样的振幅图像（内部会求导）。后续为 hx_close_edges / hx_detect_edge_segments / threshold。
数值可比性（实测）：输出按该图自身的最大值归一化（输出最大值恒为 1.0，输入整体缩放不改变输出）。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值；在只有弱特征的图中，噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较，请以统一基准重新缩放。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
hx_nonmax_dir 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.