halcon_ext op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hx_plane_deviation", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: plane_deviation (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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 output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*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_plane_deviation: 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)।*
Gray मानों के क्रम 1 वाले plane approximation से deviation |v - plane| (समतलता/defect जाँच)।
coordinates को [-1,1] में normalise किए गए basis [1, x, y] से gray मानों को least squares plane पर fit करता है (hx_fit_surface1 जैसा ही regression), और residual के निरपेक्ष मान |v - plane| को [0,1] में clip करके लौटाता है। normalise नहीं करता (शुद्ध plane हो तो rounding error के स्तर की लगभग 0 image बनती है)।
• a, b उपयोग नहीं होते।
plane से अधिक विचलन वाले pixels = ऐसी structures जिन्हें illumination के झुकाव से समझाया नहीं जा सकता (खरोंच, dent, foreign matter)। output चिह्न छोड़ देता है, इसलिए "plane से चमकीला/गहरा" में भेद नहीं करता। भेद चाहिए तो hx_fit_surface1 के परिणाम को मूल image से अलग से घटाएँ। यह 1st-order surface है, इसलिए हल्का मुड़ा background residual में दिखता है। ऐसे में hx_fit_surface2 से background का अनुमान लगाएँ। बाद में threshold से defect region बनाएँ, या hx_char_threshold के preprocessing के रूप में background घटाने की जगह उपयोग करें।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• gallery2d_halcon_ext family guide
• 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।
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_plane_deviation 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image को input के रूप में लेते हैं)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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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