gray op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "sk_adapthist", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ sk_adapthist: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ sk_adapthist: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, contrast-सीमित adaptive histogram equalisation)। Image को छोटे regions में बाँटकर स्थानीय रूप से histogram equalise करता है, ताकि उजाले-अँधेरे के बड़े अंतर वाली images में भी local contrast बढ़ सके।
HALCON में इसका कोई सीधा समकक्ष नहीं है। implementation exposure.equalize_adapthist(clip(v,0,1), clip_limit=0.01+0.05*a) है — a clip_limit (contrast सीमा की ताकत) को 0.01-0.06 पर बदलता है (जितना बड़ा, contrast उतना तेज़ बढ़ता है और noise भी उतनी आसानी से बढ़ता है)। b उपयोग नहीं होता। tile की संख्या skimage के default (8x8) पर ही रहती है।
Knobs (मापा गया): a को 0 से 1 तक बदलने पर भी output नहीं बदलता (मापा गया; 5 तरह के inputs पर जाँचा गया)।
Values की तुलना (मापा गया): output को उसी image के अधिकतम से normalise किया गया है (output का अधिकतम हमेशा 1.0 होता है, और input को किसी constant से गुणा करने पर भी output नहीं बदलता)। इसलिए अलग-अलग images के values की तुलना नहीं की जा सकती — समान ताकत वाले feature का value भी इस पर निर्भर करता है कि उस image में सबसे मज़बूत feature कौन-सा है। केवल कमज़ोर features वाली image में noise 1.0 तक उठ जाता है। images के बीच तुलना करनी हो तो किसी साझा reference से फिर से भाग दें।
खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, सभी pixels foreground (1) बन जाते हैं। जिस frame में रोशनी उड़ गई हो, कुछ रास्ते में आ गया हो, या कोई subject न हो, वह "100% defective" के रूप में लौटता है, इसलिए upstream में ही जाँचें कि frame एक समान है या नहीं और ऐसे frames को हटा दें।
• gallery2d_gray_arith family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
sk_adapthist 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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