hx_histo_to_thresh — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → region

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

hx_histo_to_thresh: 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)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

ヒストグラムの谷から閾値を決めて二値化(Otsu の分散基準でなく谷検出=別 op)。

`v の 64 bin ヒストグラム(範囲 [0,1])を σ=1.5 のガウスで平滑化し、最も高い bin p1 と、p1` から 5 bin

以上離れた中で次に高い bin `p2 を取り、その間で最小の bin(谷)の左端の値をしきい値 thr` にして

`v > thr` を 1 とする 0/1 の float region を返す。

• `a, b` は未使用(しきい値は完全に自動)。

• `p2 が見つからない(5 bin 以上離れた bin が無い)ときは lo == hi となり谷を bin 32、つまり thr = 0.5`

に固定する。

注意: `p2` は「2 番目のモード」ではなく「p1 から 5 bin 以上離れた 2 番目に高い bin」なので、単峰の裾でも選ばれる。

その場合の谷はピークと裾の間の最小値になり、意図と違う位置で切れる(単峰のガウス雑音画像で大半が前景になる

実測あり)。双峰性がはっきりした画像向け。分散基準で決めたいときは `otsu、局所的なら dyn_threshold`。

• 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_histo_to_thresh 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_histo_to_thresh — 2D halcon_ext op