hx_estimate_tilt_zc — 2D halcon_ext op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_zc", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: estimate_tilt_zc (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_estimate_tilt_zc: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

उपयोग

Zheng-Chellappa: normalised gradients की औसत दिशा से tilt का अनुमान लगाता है (local contrast पर निर्भर नहीं)।

हर pixel पर Sobel gradient (Ex, Ey) को उसके magnitude hypot(Ex, Ey) + 1e-9 से भाग देकर unit vectors बनाए जाते हैं, उनका औसत लिया जाता है, और tilt = arctan2(<Ey/|E|>, <Ex/|E|>) को (tilt / 2π) mod 1 से [0,1) में map करके np.float64 लौटाया जाता है (Zheng-Chellappa का tilt estimate)।

• a, b उपयोग नहीं होते।

• angle की convention hx_estimate_tilt_lr जैसी ही है (0 +column direction, 0.25 +row direction)।

हर pixel का योगदान केवल दिशा होता है, इसलिए यह strong edges या चमकीले हिस्सों की ओर कम खिंचता है। दूसरी ओर, जहाँ gradient लगभग 0 है उन flat हिस्सों में भी (1e-9 से भाग दिए गए) noise की दिशा को बराबर 1 vote मिलता है, इसलिए बड़े flat background वाली image में estimate धुंधला हो जाता है। पहले gauss_filter लगाकर noise का gradient घटाने से यह stable होता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

hx_estimate_tilt_zc 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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