hx_plane_deviation — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_plane_deviation", 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:plane_deviation(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

hx_plane_deviation: 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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*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_plane_deviation: 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

灰階相對一次平面擬合的偏差 |v − plane|(平面度/缺陷檢測)。

以座標正規化到 [-1,1] 的基底 [1, x, y] 把 gray 值擬合到最小平方平面（與 hx_fit_surface1 相同的迴歸），把殘差的絕對值 |v - plane| 截斷到 [0,1] 後回傳。不做正規化（純平面時會成為捨入誤差程度的幾乎為 0 的影像）。

• a、b 未使用。

偏離平面大的像素=無法以照明傾斜解釋的結構（刮痕、壓痕、異物）。輸出捨棄了正負號，因此不區分「比平面亮/暗」。需要區分時，另行以原影像減去 hx_fit_surface1 的結果。由於是 1 次面，平緩彎曲的背景會出現在殘差中。此時改以 hx_fit_surface2 估計背景。後續可以 threshold 轉為瑕疵 region，或作為 hx_char_threshold 的前處理代替背景扣除。

空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。

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_plane_deviation 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 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

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_plane_deviation — 2D halcon_ext op

用法