hx_estimate_tilt_lr — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → feature

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

hx_estimate_tilt_lr: 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)。*

Lee-Rosenfeld: 光源方位角 tilt = atan2(<Ey>, <Ex>)(平均勾配方向)。[0,1] 正規化。

Sobel 勾配 `Ex(列方向)・Ey(行方向)を画像全体で平均し、tilt = arctan2(<Ey>, <Ex>)` を

`(tilt / 2π) mod 1 で [0,1) に写した np.float64` を返す。Lambertian 面で光源方位(tilt)が平均勾配の方向に

現れるという Lee-Rosenfeld の推定。

• `a, b` は未使用。

• 0 が +列方向、0.25 が +行方向(画像では下)、以下その向きに回る。平均勾配がほぼ 0 だと `arctan2(0, 0) = 0` で

0 に落ちる。

勾配の生の平均を使うので、コントラストの強い部分の方向に引きずられる。表面の反射率や形状がランダムで、照明の

傾きだけが全体の勾配の偏りを作る、という前提が要る。局所コントラストの影響を抑えた版は `hx_estimate_tilt_zc`。

角度値は周期量なので 0 と 1 付近は同じ方向(差を取るときは注意)。

• 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_tilt_lr 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_tilt_lr — 2D halcon_ext op