halcon_ext op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_gabor", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:convol_gabor(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_gabor: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_gabor: knob b sweep (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ hx_gabor: other inputs (docs site)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
Gabor 滤波(方位 theta=a*pi,频率 freq=0.08+0.35b)。返回响应的幅度。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
边界处理：含端点的镜像折返 (d c b a | a b c d，scipy 默认的 `reflect)（实测。tools/impl2/border_probe.py`）。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
hx_gabor 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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