equ_histo_image — 2D `gray` op

• Datenarten: image → image

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

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

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

画像全体のヒストグラム平坦化(累積分布関数によるトーンカーブ生成、256

ビン)。暗部・明部に偏った階調分布を均して見かけのコントラストを上げる古典的

な手法。HALCON の `equ_histo_image`（Histogram linearization of images）

に相当。

`a, b` は未使用。局所版(ブロックごとに平坦化)が欲しい場合は

`equ_histo_image_rect` を使う。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith

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.

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

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

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

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

Gleiche Kategorie (`gray`)

gamma · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast

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

equ_histo_image — 2D gray op