hx_lowlands — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_lowlands", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:lowlands(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_lowlands: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ hx_lowlands: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ hx_lowlands: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

偵測灰階的窪地(局部極小的平坦域):與鄰域最小值相等的像素 region。

以 ndimage.minimum_filter（邊長 size 的正方形視窗，鏡射邊界）取局部最小 mn，回傳把滿足 v <= mn + 1e-6 且 v < 影像平均 的像素設為 1 的 0/1 float region。

• a → 視窗邊長 size = 3 + int(a*6)（3〜9 像素）。越大，需要在越大的範圍內為最小，點越少。

• b 未使用。

平坦的凹陷中視窗內全部像素都等於最小值，因此會整片（不是 1 點而是面）被挑出。反之若整張影像平坦，則沒有滿足 v < mean 的像素而為空。由於「比平均暗」的條件，明亮面中的淺凹陷挑不到。有雜訊時會出現大量小極小值，因此前面放置 hx_mean_shape / gauss_filter。相反的隆起，把影像反轉後套用同一 op。

詳細使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

hx_lowlands 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `region` 作為輸入)

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

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

hx_lowlands — 2D halcon_ext op

用法