halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_plane_deviation", 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:plane_deviation(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。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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_plane_deviation: 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)。*
灰階相對一次平面擬合的偏差 |v − plane|(平面度/缺陷檢測)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
座標を [-1,1] に正規化した基底 `[1, x, y] で gray 値を最小二乗の平面に当て(hx_fit_surface1` と同じ
回帰)、残差の絶対値 `|v - plane|` を [0,1] に clip して返す。正規化はしない(純粋な平面なら丸め誤差程度の
ほぼ 0 画像になる)。
• `a, b` は未使用。
平面からの偏差が大きい画素=照明の傾きでは説明できない構造(傷・打痕・異物)。出力は符号を捨てているので
「平面より明るい/暗い」は区別しない。区別が要るなら `hx_fit_surface1` の結果と元画像を別途引く。
1 次面なので緩やかに曲がった背景は残差に出る。その場合は `hx_fit_surface2` 側で背景を推定する。
後段は `threshold で欠陥 region 化、あるいは hx_char_threshold` の前処理として背景差し引き代わりに使える。
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_plane_deviation 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_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
*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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