sigmoid — 2D `gray` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sigmoid", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: scale_image_max (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

S-förmige Kontrastverstärkung mittels logistischer Funktion (Sigmoid). Zugeordnet zu HALCONs `scale_image_max (Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.), aber die Verarbeitung unterscheidet sich von scale_image_max`, das den Dynamikbereich maximal spreizt (eher eine andere Operation als eine Annäherung).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a が S字の傾き k = 4 + 12a（4〜16）を、b が中心（変曲点）の位置 x0 = 0.2 + 0.6b（0.2〜0.8）を振る（1/(1+exp(-k*(v-x0)))）。x0` 付近の階調差を強調し、両端の階調差は圧縮する。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`gray`)

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

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sigmoid — 2D gray op