hx_plateaus_center — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_plateaus_center", 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:plateaus_center(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_plateaus_center: input → output

*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):

*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):

*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)。*

检测灰度平坦域(梯度≈0)的中心:把平坦连通成分的重心像素作为 marker region。

求 Sobel 梯度振幅 gmag，把 gmag < (0.01 + 0.1*a) * max(gmag) 的像素视为“平坦”，按 8 邻域分为连通分量，返回只把各分量质心（center_of_mass）四舍五入后的 1 个像素设为 1 的标记 region。

• a → 视为平坦的梯度上限（最大梯度的 1%〜11%）。越大平坦域越扩展、越容易相连。

• b 未使用。

• 连 1 个分量都没有时全为 0。

注意：输出每 1 个分量 1 个像素，分量的面积和形状会丢失。对非凸的平坦域（环状等），质心可能落在域外。由于阈值是相对最大梯度的值，只要有 1 条强边缘，其他平缓的梯度就会落入“平坦”一侧。适用于分水岭的标记或统计分量数的用途。想要作为面的平坦域时用 hx_lowlands。

• 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_plateaus_center 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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)。*

hx_plateaus_center — 2D halcon_ext op