div_image — 2D `nary` op

• Datenarten: image × image → image

• Aufruf: Dieser Operator hat 2 Eingänge, fullseye.apply kann ihn daher nicht ausführen (das ist das Ein-Bild-Modell). g = fullseye.FullseyeGraph(); g.add("out", "div_image", ["$in1", "$in2"], a=0.5, b=0.5); g.run({"$in1": img1, "$in2": img2}, terminal="out") (Namen mit $ am Anfang sind die von außen übergebenen Eingaben)

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

Verwendung

Dividiert 2 Bilder pixelweise. Entspricht HALCONs div_image. out = clip(I1 / max(I2, 1e-3) * (0.1 + 0.9a), 0, 1) — um eine Division durch null zu vermeiden, erhält der Nenner eine Untergrenze von 1e-3 (dort wird der Quotient bis zu 1000-fach und sättigt). b wird nicht verwendet.

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.

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

• (noch keine)

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

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

Gleiche Kategorie (`nary`)

add_image · sub_image · mult_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and · bit_or

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

div_image — 2D nary op