hx_polar_trans_inv — 2D `halcon_ext` op

• データ種: contour → contour

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

hx_polar_trans_inv: 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)。*

段階(前置きの op → この op。左から順):

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):

contour 点を (radius, angle) とみなし直交座標へ逆変換(polar_trans の逆)。

各 contour の点を `(row, col) = (半径 rad, 角度) とみなし、ang = col / W * 2*pi` として

`(cy + rad*sin(ang), cx + rad*cos(ang))(cy, cx = H/2, W/2`)の直交座標に戻した contour を返す。

• `a, b` は未使用。

• 半径は行の値をそのまま画素距離として使い、角度は列を画像幅で 0〜2π に写す。

注意: 順変換 `polar_trans_contour_xld は行を r / max(H, W) * H、列を (θ + π) / 2π * W` として

出力するため、この op はその厳密な逆にはなっていない。角度に π のずれ(点が中心対称の位置に写る)、非正方画像では

半径に `max(H, W)/H` 倍のずれが出る(往復で半径の 2 倍の誤差が出る実測)。順変換との往復を期待するときは

この差を織り込むか、この op を「列=角度・行=半径の一般的な極座標表現から直交へ」の変換として単独で使う。

• 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。

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
hx_polar_trans_inv 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_polar_trans_inv — 2D halcon_ext op