hx_estimate_al_am — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_estimate_al_am", 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: estimate_al_am(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

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

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

albedo(反射率)と ambient(環境光)の推定: albedo ~ 輝度レンジ、ここでは albedo を返す。

画像の最大値と最小値の差 `max(v) - min(v) を [0,1] に clip した np.float64` を返す。

「反射率(albedo)が高いほど陰影の明暗差が大きい」という関係を、輝度のダイナミックレンジで代用した推定。

ambient(環境光)は計算せず返さない。

• `a, b` は未使用。

最大・最小の 2 画素だけで決まるため、飽和画素や暗点が 1 つでもあれば 1 に張り付く。雑音に弱いので前段で

`hx_mean_shape や median_rect` を掛ける。min-max 正規化済みの画像では常に 1 になり意味を持たない。

slant の推定 `hx_estimate_sl_al_lr` は反射率 1 を仮定しており、この値で割って補正する用途が想定される。

• 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_estimate_al_am 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_estimate_al_am — 2D halcon_ext op