halcon_ext op• 데이터 종류: image → region
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_lowlands", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: lowlands(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 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_lowlands: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ hx_lowlands: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
그레이값의 웅덩이(국소 최소의 평탄역)를 검출: 이웃 최소와 일치하는 화소 region.
ndimage.minimum_filter(size 정사각형 창, 거울 반사 경계)로 국소 최소 mn을 구하고, v <= mn + 1e-6이면서 v < 영상 평균인 화소를 1로 하는 0/1의 float region을 반환한다.
• a → 창의 한 변의 길이 size = 3 + int(a*6)(3~9화소). 클수록 넓은 범위에서 최소여야 하며, 점이 줄어든다.
• b는 사용하지 않는다.
평탄한 움푹한 곳은 창 안의 모든 화소가 최솟값과 같으므로, 영역째(1점이 아니라 면으로) 주워진다. 반대로 영상 전체가 평탄하면 v < mean을 만족하는 화소가 없어 비게 된다. "평균보다 어둡다"는 조건 때문에, 밝은 면 안의 얕은 움푹한 곳은 주울 수 없다. 잡음이 있으면 작은 극소가 대량으로 나오므로, 전단에 hx_mean_shape / gauss_filter를 둔다. 반대인 융기는영상을 반전하여 같은 op를 건다.
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_lowlands 0.50 0.50
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
region 를 입력으로 받는 것)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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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