xcv_detail_enhance — 2D `gray` op

• Datenarten: image → image

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

Verwendung

OpenCVs detailEnhance (Detailverstärkung).

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

エッジ保存平滑化をベースに、平坦部は滑らかに保ったまま微細な

ディテール(テクスチャ)のコントラストを持ち上げる。

`a が空間範囲 sigma_s を 10〜50 で振る。b` が色差許容

`sigma_r を 0.1〜0.4 で振る。xcv_edge_preserving` と同系の

処理だが、こちらは細部を「消す」のではなく「強調する」方向のフィルタ。

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 · 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).*

xcv_detail_enhance — 2D gray op