hx_estimate_sl_al_zc — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → feature

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

hx_estimate_sl_al_zc: 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)。*

Zheng-Chellappa: slant を勾配エネルギーで補正して推定。

`hx_estimate_sl_al_lr と同じ arccos(<I>) の slant に、Sobel 勾配振幅の平均 e`(1 で頭打ち)による係数

`(1 + min(e, 1)) を掛けて、pi/2 で割り 1 で頭打ちした np.float64` を返す。「勾配が強い=斜光=slant 大」

という向きの補正。

• `a, b` は未使用。

補正係数は 1〜2 倍で、平均輝度が低く勾配も強い画像では上限 1 に張り付く。勾配振幅はテクスチャや雑音でも

増えるので、照明以外の要因で slant が過大に出る。前段に `gauss_filter` を置くと雑音分の勾配は減る。

反射率の推定は `hx_estimate_al_am、方位は hx_estimate_tilt_zc`。

• 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_sl_al_zc 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_sl_al_zc — 2D halcon_ext op