gray op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "it_bit_lshift", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: bit_lshift (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
bit_lshift: Quantisiert auf 8 Bit, schiebt jedes Pixel um round(a*7) nach links, maskiert auf 8 Bit (mit Überlauf, wie bei HALCON) und bildet es zurück auf [0,1] ab. `b` wird ignoriert.
• 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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