principal_comp — 2D color op

• Datenarten: color → color

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

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

principal_comp: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ principal_comp: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ principal_comp: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Führt eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) über 3 Kanäle durch und ordnet den Farbraum nach absteigender Varianz neu. Entspricht HALCONs principal_comp (berechnet die Hauptkomponenten eines mehrkanaligen Bildes).

Behandelt die Pixel als (H*W, 3)-Matrix, zieht den Mittelwert ab, bestimmt per Eigenwertzerlegung der Kovarianzmatrix (np.linalg.eigh) die Eigenvektoren und projiziert in absteigender Reihenfolge der Eigenwerte. Jede Komponente wird innerhalb des Bildes per min-max einzeln auf [0,1] normiert, daher ist die Helligkeit der Ausgabe unabhängig von der Skala des Originalbildes (nach der Normierung jedes Mal voller Bereich). a, b werden nicht verwendet.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• colorimetry — Farbmetrik und Spektren — Farbe ist nur durch Spektrum × Lichtart × Beobachter bestimmt

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

cfa_to_rgb 0.50 0.50
principal_comp 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen color als Eingabe)

identity · trans_from_rgb · trans_to_rgb · linear_trans_color · rgb1_to_gray · rgb3_to_gray · access_channel · edges_color

Gleiche Kategorie (color)

cfa_to_rgb · trans_from_rgb · trans_to_rgb · linear_trans_color · rgb1_to_gray · rgb3_to_gray · access_channel


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

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