hx_plane_deviation — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "hx_plane_deviation", 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:plane_deviation(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_plane_deviation: input → output

*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。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

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_plane_deviation: 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)。*

用法

灰度相对一次平面拟合的偏差 |v − plane|(平面度/缺陷检测)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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_plane_deviation 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

hx_plane_deviation — 2D halcon_ext op

用法