hx_region_to_mean — 2D `halcon_ext` op

• 資料種類:image → image

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

hx_region_to_mean: 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_region_to_mean: 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_region_to_mean: 其他輸入影像 (文件網站)

*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*

用法

把每個連通區域塗成其平均灰階(image -> image)。以閾值 a 分前景/背景後 label 化。

以 v > a 為前景，以 ndimage.label（4 鄰域）分為連通元件，把各元件的像素以 ndimage.mean 求得的元件內平均 gray 值填滿。背景（v <= a）以全部背景像素的 1 個平均值填滿（沒有背景時為 0.0）。輸出是與輸入同形的 float 影像，值域在輸入的範圍內（不正規化）。

• a → 區分前景/背景的閾值。a=0 時大於 0 的像素全部為前景。

• b 未使用。

結果依元件為常數，因此可以在後續以 threshold 選出「只有平均較亮的零件」之類。由於是 4 鄰域標籤，斜向接觸的塊會得到各自的平均值。沒有輸入驗證。

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_region_to_mean 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_region_to_mean — 2D halcon_ext op

用法