hx_gabor — 2D halcon_ext op

• データ種: image → image

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

使い方

Gabor フィルタ(方位 theta=a*pi、周波数 freq=0.08+0.35b)。応答の大きさを返す。

向きの規約は core の `gabor と同じ: a=0 (θ=0) が **縦縞**、a=0.5`

(θ=90°) が横縞に最も応答する。

★正規化(2026-09-02 の修正): カーネルの L1 ノルムで割る固定スケール。

以前は `_norm01`(その画像の min–max を [0,1] へ引き伸ばす)だったため、

向きによる応答の大小が潰れるどころか 順序が逆転していた —— 実測

(96×96 の横縞、b=0.5): 横縞検出器 (a=0.5) の平均 0.34663 に対し、ほとんど

反応しないはずの縦縞検出器 (a=0) が 0.58434 と 高く出ていた(弱い応答ほど

引き伸ばし率が大きいため)。`|v| <= 1 なら |v * g| <= sum|g|` なので

L1 で割れば [0,1] を保ったまま向き・画像を跨いで比較できる。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_halcon_ext ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(halcon_ext)

hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2 · hx_cooc_feature

*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)。*

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