hx_region_to_mean — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → image

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

hx_region_to_mean: 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):

▸ hx_region_to_mean: 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_region_to_mean: 其他输入图像 (文档网站)

*未展示彩色 (H,W,3) 输入: 此算子把颜色通道当作第三个空间轴(跨通道)。请按通道分别调用。*

用法

把每个连通区域涂成其平均灰度(image -> image)。以阈值 a 分前景/背景后 label 化。

以 v > a 为前景，用 ndimage.label（4 邻域）分为连通分量，把各分量的像素用 ndimage.mean 求得的分量内平均 gray 值填充。背景（v <= a）用全部背景像素的 1 个平均值填充（没有背景时为 0.0）。输出是与输入同形的 float 图像，值域在输入的范围内（不归一化）。

• a → 区分前景/背景的阈值。a=0 时大于 0 的像素全部为前景。

• b 未使用。

结果按分量为常数，因此可以在后续用 threshold 选出“只有平均较亮的部件”之类。由于是 4 邻域标签，斜向接触的块会得到各自的平均值。没有输入校验。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_region_to_mean 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`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)。*

hx_region_to_mean — 2D halcon_ext op

用法