hx_char_threshold — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_char_threshold", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: char_threshold(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

hx_char_threshold: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

暗い文字を明るい背景から抽出(region): thresh = mean - k*std(k は a)で下側を選ぶ。

画像全体の平均 `mean と標準偏差 std から thr = mean - k*std を計算し、v < thr` の画素を 1 とする

0/1 の float region を返す。暗い文字が少数派で明るい背景が多数派、という前提の大域しきい値。

• `a → 係数 k = 0.2 + 1.8*a`(0.2〜2.0)。大きいほど厳しく(より暗い画素だけ)、小さいほど多く拾う。

• `b` は未使用。

濃淡が一様な画像では `std = 0 となり thr = mean` で「平均未満」だけが残る。照明ムラがあると 1 本の

しきい値では片側が欠けるので、前に `hx_plane_deviation で背景を引くか、局所版の dyn_threshold` /

`local_threshold` を使う。明るい文字を取りたい場合は先に画像を反転する(この op は下側しか選ばない)。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

hx_char_threshold 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

hx_char_threshold — 2D halcon_ext op