halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_disparity_to_xyz", 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:disparity_image_to_xyz(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*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。*
*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_disparity_to_xyz: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_disparity_to_xyz: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
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_disparity_to_xyz: 其他输入图像 (文档网站)
*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)。*
由视差图计算深度 Z = f*baseline/disparity(焦距/基线由 a,b 可变)。归一化 Z。
把 v(0〜1)映射为相当于 disp = v*63 + 0.5 像素的视差,计算 Z = f * baseline / disp 并以 min-max 归一化到 [0,1] 后返回图像。不计算 X, Y(只有 Z)。
• a → 焦距 f = 200 + 600*a。
• b → 基线长 baseline = 0.05 + 0.15*b。
• 视差下限设为 0.5,因此不会发生除零。
注意: f * baseline 是全像素共同的常数倍,会被最后的 min-max 归一化抵消,因此即使改变 a、b 输出也不变(实测完全一致)。输出实质上是“视差倒数的归一化”,视差最大(v = 1)为 0, 视差最小(v = 0)为 1(越近越暗)。不能用于需要绝对深度的用途。倒数变换使远处的量化变粗,因此 v 小的区域的值不稳定。
旋钮（实测）：将 a 从 0 扫到 1 输出不变（以 5 种输入实测）。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• 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_disparity_to_xyz 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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