arithmetic op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tan_image", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: tan_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 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).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tan_image: 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).*
Eine punktweise (pointwise) Transformation, die den Tangens der Pixelwerte bildet. Entspricht HALCONs tan_image (berechnet den Tangens eines Bildes), ist jedoch eine Näherung mit einer abweichenden Normierungskonvention.
Die Implementierung begrenzt x auf [0,1], bildet (x-0.5) auf den Bereich ±0.45π ab, wendet tan an und bildet das Ergebnis mit signed01 zurück (bildet vorzeichenbehaftete Werte auf [0,1] ab, 0.5 entspricht 0). a, b werden nicht verwendet. Da der Winkelbereich auf ±0.45π beschränkt ist, wird die Divergenz von tan (nahe ±90°) nie erreicht. Die Steigung ist um mittlere Leuchtdichten am größten, sodass sich damit ein lokales Band gezielt ansteuern lässt, in dem man den Kontrast verstärken will.
• 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.
tan_image 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
arithmetic)abs_image · sqrt_image · exp_image · log_image · sin_image · cos_image · asin_image · acos_image
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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