halcon_ext op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_estimate_sl_al_lr", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: estimate_sl_al_lr(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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
Lee-Rosenfeld: 광원의 slant 를 추정(천정각, 0=정면 ~ pi/2=옆). [0,1] 정규화.
영상의 평균 휘도 <I>를 반사율 1인 Lambertian 면의 관계 <I> = albedo * cos(slant)에 맞추고, slant = arccos(<I>)를 pi/2로 나눈 np.float64(0~1)로 반환한다. 0이 정면광(평균 1.0), 1이 정측면(평균 0).
• a, b는 사용하지 않는다.
• 평균은 [0,1]로 clip한 뒤 arccos에 넘기므로 범위를 벗어나지 않는다.
실질적으로 "평균 휘도가 낮을수록 slant가 크다"는 1대1 사상이며, 반사율은 1로 가정한다(어두운 소재도사광과 구별할 수 없다). 기울기로 보정하는 버전은 hx_estimate_sl_al_zc, 반사율의 대리값은 hx_estimate_al_am. hx_shade_height_field의 앙각 b와 조합해 음영을 재현할 때의 기준으로 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_estimate_sl_al_lr 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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