sigmoid — 2D gray op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "sigmoid", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: scale_image_max(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

ロジスティック関数（シグモイド）による S 字型のコントラスト強調。HALCON の `scale_image_max（Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.）に対応付けられているが、ダイナミックレンジを最大まで引き伸ばす scale_image_max` とは処理内容が異なる（近似というより別物に近い）。

`a が S字の傾き k = 4 + 12a（4〜16）を、b が中心（変曲点）の位置 x0 = 0.2 + 0.6b（0.2〜0.8）を振る（1/(1+exp(-k*(v-x0)))）。x0` 付近の階調差を強調し、両端の階調差は圧縮する。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_gray_arith 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(gray)

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

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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