halcon_ext op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hx_gabor", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: convol_gabor (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*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।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_gabor: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hx_gabor: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ hx_gabor: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
Gabor filter (दिशा theta=a*pi, frequency freq=0.08+0.35b)। Response का magnitude लौटाता है।
orientation की परिपाटी core के gabor जैसी ही है: a=0 (θ=0) vertical धारियों पर, a=0.5 (θ=90°) horizontal धारियों पर सबसे अधिक response देता है।
★normalisation (2026-09-02 का सुधार): kernel के L1 norm से भाग देने वाला fixed scale। पहले यह _norm01 था (उस image के min–max को [0,1] तक खींचना), इसलिए orientation के अनुसार response का छोटा-बड़ा होना दबना तो दूर, क्रम ही उलट गया था —— मापा गया (96×96 horizontal धारियाँ, b=0.5): horizontal-stripe detector (a=0.5) के औसत 0.34663 के मुकाबले, लगभग response न देने वाला vertical-stripe detector (a=0) 0.58434 पर अधिक आ रहा था (क्योंकि response जितना कमजोर, खींचने का अनुपात उतना बड़ा)। |v| <= 1 हो तो |v * g| <= sum|g|, इसलिए L1 से भाग देने पर [0,1] बनाए रखते हुए orientations और images के पार तुलना की जा सकती है।
Border handling: किनारे के pixel को दोहराकर mirror होता है (d c b a | a b c d, scipy का default reflect) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।
• gallery2d_halcon_ext family guide
• 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।
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_gabor 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image को input के रूप में लेते हैं)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_fit_surface1 · hx_fit_surface2 · hx_cooc_feature
*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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