hx_estimate_tilt_zc — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → feature

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

hx_estimate_tilt_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: 正規化勾配の平均方向で tilt を推定(局所コントラスト非依存)。

Sobel 勾配 `(Ex, Ey) を各画素で振幅 hypot(Ex, Ey) + 1e-9` で割った単位ベクトルにしてから平均し、

`tilt = arctan2(<Ey/|E|>, <Ex/|E|>) を (tilt / 2π) mod 1 で [0,1) に写した np.float64` を返す

(Zheng-Chellappa の tilt 推定)。

• `a, b` は未使用。

• 角度の規約は `hx_estimate_tilt_lr` と同じ(0 が +列方向、0.25 が +行方向)。

各画素の寄与が方向だけになるため、強いエッジや明るい部分に引きずられにくい。反面、勾配がほぼ 0 の平坦部でも

(`1e-9` で割った)雑音の方向が等しく 1 票を持つので、平坦な背景が広い画像では推定がぼやける。前段で

`gauss_filter` を掛けて雑音の勾配を減らすと安定する。

• 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_tilt_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_tilt_zc — 2D halcon_ext op