halcon_ext op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_region_to_mean", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: region_to_mean (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ hx_region_to_mean: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ hx_region_to_mean: andere Eingaben (Doku-Website)
*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*
Färbt jede zusammenhängende Region mit ihrem mittleren Grauwert (Bild -> Bild). Vorder-/Hintergrund bei Schwelle a getrennt, dann gelabelt.
Nimmt v > a als Vordergrund, teilt ihn mit ndimage.label (4er-Nachbarschaft) in Zusammenhangskomponenten und füllt die Pixel jeder Komponente mit dem per ndimage.mean bestimmten mittleren gray-Wert innerhalb der Komponente. Der Hintergrund (v <= a) wird mit dem 1 Mittelwert aller Hintergrundpixel gefüllt (0.0, wenn es keinen Hintergrund gibt). Die Ausgabe ist ein float-Bild in der Form der Eingabe, mit Werten im Bereich der Eingabe (nicht normiert).
• a → Schwellwert zwischen Vordergrund/Hintergrund. Bei a=0 ist jedes Pixel größer als 0 Vordergrund.
• b wird nicht verwendet.
Da das Ergebnis je Komponente konstant ist, lässt sich etwa mit einem nachfolgenden threshold "nur Teile mit hellem Mittelwert" auswählen. Wegen der Labels mit 4er-Nachbarschaft erhalten sich diagonal berührende Klumpen getrennte Mittelwerte. Es gibt keine Eingabeprüfung.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
hx_region_to_mean 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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