halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_gabor", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:convol_gabor(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_gabor: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_gabor: knob b sweep (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ hx_gabor: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
Gabor 濾波(方位 theta=a*pi,頻率 freq=0.08+0.35b)。回傳響應的振幅。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
向きの規約は core の `gabor と同じ: a=0 (θ=0) が **縦縞**、a=0.5`
(θ=90°) が横縞に最も応答する。
★正規化(2026-09-02 の修正): カーネルの L1 ノルムで割る固定スケール。
以前は `_norm01`(その画像の min–max を [0,1] へ引き伸ばす)だったため、
向きによる応答の大小が潰れるどころか 順序が逆転していた —— 実測
(96×96 の横縞、b=0.5): 横縞検出器 (a=0.5) の平均 0.34663 に対し、ほとんど
反応しないはずの縦縞検出器 (a=0) が 0.58434 と 高く出ていた(弱い応答ほど
引き伸ばし率が大きいため)。`|v| <= 1 なら |v * g| <= sum|g|` なので
L1 で割れば [0,1] を保ったまま向き・画像を跨いで比較できる。
邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 `reflect)（實測。tools/impl2/border_probe.py`）。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
hx_gabor 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2 · hx_cooc_feature
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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