hx_region_to_mean — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → image

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

hx_region_to_mean: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*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):

*カラー (H,W,3) の入力は載せていない: この op は色チャネルを 3 本目の空間軸として扱う(色を跨ぐ)ため。チャネルごとに分けて呼ぶこと。*

各連結領域をその平均 gray 値で塗る(image -> image)。閾値 a で前景/背景を分け label 化。

`v > a を前景とし ndimage.label(4 近傍)で連結成分に分け、各成分の画素を ndimage.mean` で求めた

成分内の平均 gray 値で塗りつぶす。背景(`v <= a`)は背景画素全体の平均 1 値で塗る(背景が無ければ 0.0)。

出力は入力と同形の float 画像で、値域は入力の範囲内(正規化しない)。

• `a` → 前景/背景を分けるしきい値。a=0 なら 0 より大きい画素がすべて前景。

• `b` は未使用。

結果は成分ごとに一定値になるので、後段の `threshold` で「平均が明るい部品だけ」を選ぶような使い方ができる。

4 近傍ラベルなので斜め接触する塊は別々の平均になる。入力の検証は無い。

• 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_region_to_mean 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_region_to_mean — 2D halcon_ext op