gray op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "equ_histo_image", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: equ_histo_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Globale Histogrammausgleichung des gesamten Bildes (Tonkurve aus der kumulativen Verteilungsfunktion erzeugt, 256 Bins). Ein klassisches Verfahren, das eine zu Schatten oder Lichtern hin verschobene Tonwertverteilung ausgleicht, um den scheinbaren Kontrast zu erhöhen. Entspricht HALCONs `equ_histo_image` (Histogram linearization of images).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b` は未使用。局所版(ブロックごとに平坦化)が欲しい場合は
`equ_histo_image_rect` を使う。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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