halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_disparity_to_xyz", 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:disparity_image_to_xyz(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小,黃 = 大),便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ hx_disparity_to_xyz: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ hx_disparity_to_xyz: knob b sweep (docs site)
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_disparity_to_xyz: other inputs (docs site)
*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)。*
由視差圖計算深度 Z = f*baseline/disparity(焦距/基線由 a,b 可變)。正規化 Z。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`v(0〜1)を視差 disp = v*63 + 0.5 画素相当に写し、Z = f * baseline / disp` を計算して min-max で
[0,1] に正規化した画像を返す。X, Y は計算しない(Z のみ)。
• `a → 焦点距離 f = 200 + 600*a`。
• `b → 基線長 baseline = 0.05 + 0.15*b`。
• 視差の下限を 0.5 に置いているのでゼロ除算は起きない。
注意: `f * baseline は全画素共通の定数倍で、最後の min-max 正規化で打ち消されるため、a, b` を変えても
出力は変わらない(実測で完全一致)。出力は実質「視差の逆数を正規化したもの」で、視差最大(`v = 1`)が 0、
視差最小(`v = 0`)が 1 になる(近い物ほど暗い)。絶対的な深度が要る用途には使えない。逆数変換で遠方の
量子化が粗くなるので、`v` が小さい領域の値は不安定。
旋鈕(實測):將 `a` 從 0 掃到 1 輸出不變(以 5 種輸入實測)。
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。
• 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。
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_disparity_to_xyz 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作為輸入)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_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)。*
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