halcon_ext op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_estimate_tilt_zc", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: estimate_tilt_zc(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
Zheng-Chellappa: 정규화 기울기의 평균 방향으로 tilt 를 추정(국소 대비에 비의존).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_estimate_tilt_zc 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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