gray op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_adjust_log", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: log_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sk_adjust_log: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ sk_adjust_log: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Logarithmische Tonwerttransformation (log transform). Eine Tonwertkorrektur, die dunkle Bereiche mit einer logarithmischen Kurve der Form out = gain * log(1 + in) anhebt -- ähnlich einsetzbar wie die Gammakorrektur, jedoch mit einer nichtlinearen Kurve, die nur die dunkelsten Bereiche stärker anhebt.
Entspricht HALCONs log_image(Calculate the logarithm of an image.). Die Implementierung ist das Ergebnis von exposure.adjust_log(clip(v,0,1), gain=0.5+1.5*a), auf [0,1] geclippt - a variiert gain über 0.5-2.0. b wird nicht verwendet. Es wurde gemessen, dass bei gain über 1 die Ausgabe 1 leicht überschreitet (max=1.1380 bei a=0.5), daher wird am Ausgang ausdrücklich geclippt, um den image-Vertrag ([0,1]) einzuhalten - innerhalb einer Pipeline ergibt dies denselben Wert wie das Zwischenstufen-Clipping von ops._apply und ist daher bitinvariant, doch beim direkten Aufruf sieht das Ausfressen der Lichter anders aus als vor dem Hinzufügen des Clippings.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith
• 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.
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.
sk_adjust_log 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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