halcon_ext op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_region_to_mean", 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:region_to_mean(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。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_region_to_mean: knob a sweep (docs site)
*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_region_to_mean: other inputs (docs site)
*未展示彩色 (H,W,3) 輸入: 此運算子把顏色通道當作第三個空間軸(跨通道)。請按通道分別呼叫。*
把每個連通區域塗成其平均灰階(image -> image)。以閾值 a 分前景/背景後 label 化。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`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。
• 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_region_to_mean 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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.