cv_clahe — 2D gray op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "cv_clahe", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

사용법

CLAHE(대비 제한 적응 히스토그램 균등화, OpenCV 구현). sk_adapthist와 같은 개념의 국소 대비 강조이지만, OpenCV의 구현과 타일 분할 방식을 사용한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `cv2.createCLAHE(clipLimit=1.0+4.0*a).apply(_u8(v))` を 255 で割ったもの —— a は clipLimit(コントラスト制限の強さ)を 1.0〜5.0 に振る。タイルグリッドサイズは既定の 8x8 のまま。b は未使用。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_gray_arith 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(gray)

gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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