hx_estimate_sl_al_zc — 2D halcon_ext op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_estimate_sl_al_zc", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: estimate_sl_al_zc (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_estimate_sl_al_zc: input → output

*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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Verwendung

Zheng-Chellappa: schätzt den Slant, korrigiert über die Gradientenenergie.

Multipliziert denselben slant arccos(<I>) wie hx_estimate_sl_al_lr mit einem Faktor (1 + min(e, 1)) aus dem mittleren Sobel-Gradientenbetrag e (bei 1 gekappt), teilt durch pi/2, kappt bei 1 und gibt np.float64 zurück. Eine Korrektur in Richtung "starker Gradient = Schräglicht = großer slant".

• a, b werden nicht verwendet.

Der Korrekturfaktor beträgt das 1- bis 2-Fache; bei Bildern mit niedriger mittlerer Leuchtdichte und starken Gradienten klebt das Ergebnis an der Obergrenze 1. Der Gradientenbetrag wächst auch durch Textur und Rauschen, daher fällt der slant durch andere Faktoren als die Beleuchtung zu groß aus. Ein vorgeschaltetes gauss_filter verringert den Rauschanteil des Gradienten. Die Schätzung des Reflexionsgrads ist hx_estimate_al_am, das Azimut hx_estimate_tilt_zc.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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_estimate_sl_al_zc 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen feature als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (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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