halcon_ext op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_gabor", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: convol_gabor(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
Gabor 필터(방위 theta=a*pi, 주파수 freq=0.08+0.35b). 응답의 크기를 돌려줍니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
向きの規約は core の `gabor と同じ: a=0 (θ=0) が **縦縞**、a=0.5`
(θ=90°) が横縞に最も応答する。
★正規化(2026-09-02 の修正): カーネルの L1 ノルムで割る固定スケール。
以前は `_norm01`(その画像の min–max を [0,1] へ引き伸ばす)だったため、
向きによる応答の大小が潰れるどころか 順序が逆転していた —— 実測
(96×96 の横縞、b=0.5): 横縞検出器 (a=0.5) の平均 0.34663 に対し、ほとんど
反応しないはずの縦縞検出器 (a=0) が 0.58434 と 高く出ていた(弱い応答ほど
引き伸ばし率が大きいため)。`|v| <= 1 なら |v * g| <= sum|g|` なので
L1 で割れば [0,1] を保ったまま向き・画像を跨いで比較できる。
• 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_gabor 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2 · hx_cooc_feature
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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