xcv_detail_enhance — 2D gray op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv_detail_enhance", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

OpenCV の detailEnhance(細部強調)。

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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_gray_arith ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

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

同カテゴリ(gray)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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