log_image — 2D `arithmetic` op

• 데이터 종류: image → image

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

• HALCON 대응: log_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

`log1p(x) / log(2)로 [0,1]을 [0,1]로 매핑하는 로그 압축(x=1에서 1이 되도록 정규화되어 있다). 밝은 부분을 압축하고 어두운 부분의 디테일을 끌어올리는, exp_image와 반대되는 톤 커브. HALCON의 log_image`(Calculate the logarithm of an image.)의 대역.

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

`a, b` は未使用。ゲイン付き対数変換が欲しい場合は

`lut の log_gain 分岐(a` でゲインを振れる、ただし SEED には未登録)

に近い実装が別途ある。

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(`arithmetic`)

abs_image · sqrt_image · exp_image · sin_image · cos_image · asin_image · acos_image · atan_image

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

log_image — 2D arithmetic op

사용법