hx_histo_to_thresh — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_histo_to_thresh", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:histo_to_thresh(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_histo_to_thresh: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ hx_histo_to_thresh: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

由直方图的谷确定阈值并二值化(谷检测,而非 Otsu 的方差准则 = 另一个算子)。

把 v 的 64 bin 直方图（范围 [0,1]）用 σ=1.5 的高斯平滑，取最高的 bin p1，以及与 p1 相距 5 bin 以上者中次高的 bin p2，把二者之间最小 bin（谷）的左端值作为阈值 thr，返回把 v > thr 设为 1 的 0/1 float region。

• a、b 未使用（阈值完全自动）。

• 找不到 p2（没有相距 5 bin 以上的 bin）时 lo == hi，谷固定为 bin 32，即

thr = 0.5。

注意：p2 不是“第 2 个众数”，而是“与 p1 相距 5 bin 以上的第 2 高的 bin”，因此在单峰的尾部也会被选中。此时的谷是峰与尾部之间的最小值，会在与意图不同的位置切开（有单峰高斯噪声图像大半变成前景的实测）。适用于双峰性明确的图像。想按方差准则确定时用 otsu，局部的则用 dyn_threshold。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

hx_histo_to_thresh 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `region` 作为输入)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_histo_to_thresh — 2D halcon_ext op

用法