halcon_ext op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: cooc_feature_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_cooc_feature: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_cooc_feature: 노브 b 스윕 (문서 사이트)
양자화해 거리 d 의 수평 동시발생 행렬을 만들고 Haralick contrast 를 돌려줍니다(a=거리, b 는 각도 선택).
입력 v([0,1] 영상)를 int(v*8)로 8계조로 양자화하고(clip으로 0~7), 거리 d만큼 떨어진 화소 쌍의출현 횟수를 8×8 공기 행렬로 만들어 전치를 더하고(대칭화), 총합으로 나누어 확률로 만든다. 반환하는 것은 Haralick의 contrast sum p(i,j)*(i-j)^2를 최댓값 (8-1)^2 = 49로 나눈 np.float64(값의 범위 [0,1]).
• a → 거리 d = 1 + int(a*3)(1~4화소).
• b → 방향. b < 0.5이면 수평(같은 행에서 d열 오른쪽), b >= 0.5이면 수직(같은 열에서 d행 아래). 대각 방향은 없다.
• 영상의 폭(또는 높이)이 d 이하라서 화소 쌍을 1개도 만들 수 없으면 총합 0으로 간주하고 0.0을 반환한다(예외는 내지 않는다).
값이 클수록 인접 화소의 계조 차가 크다(거칠고/콘트라스트가 높은 텍스처). 8계조이므로 미묘한 농담 차는 같은계조로 뭉개진다. 16계조의 skimage 구현 cooc_feature_matrix와는 계조 수·정규화가 달라 수치는 일치하지 않는다. 전단에 hx_gabor나 mean_image 등 영상 op, 후단은 feature로서 비교·임계값 판정에 쓴다.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_cooc_feature 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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