hx_estimate_sl_al_zc — 2D halcon_ext op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "hx_estimate_sl_al_zc", 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_zc(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).*

사용법

Zheng-Chellappa: slant 를 기울기 에너지로 보정해 추정.

hx_estimate_sl_al_lr와 같은 arccos(<I>)의 slant에, Sobel 기울기 진폭의 평균 e(1에서 포화)에 의한 계수 (1 + min(e, 1))를 곱하고, pi/2로 나누어 1에서 포화시킨 np.float64를 반환한다. "기울기가 강하다=사광=slant 큼" 이라는 방향의 보정.

• a, b는 사용하지 않는다.

보정 계수는 1~2배이며, 평균 휘도가 낮고 기울기도 강한 영상에서는 상한 1에 달라붙는다. 기울기 진폭은 텍스처나 잡음으로도늘어나므로, 조명 이외의 요인으로 slant가 과대하게 나온다. 전단에 gauss_filter를 두면 잡음분의 기울기는 줄어든다. 반사율의 추정은 hx_estimate_al_am, 방위는 hx_estimate_tilt_zc.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

hx_estimate_sl_al_zc 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(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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