it_bit_mask — 2D `gray` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "it_bit_mask", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:bit_mask(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

it_bit_mask: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ it_bit_mask: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ it_bit_mask: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

bit_mask:将 8 位图像与常量位掩码 round(a*255) 做逻辑与运算。b 被忽略。

把输入整理为 [0,1] 的 2 维 float64 后，用 round(x*255) 量化为 0〜255 的 8 位整数，与常数掩模 m = round(a*255) & 0xFF（a 裁剪到 [0,1]）逐像素做按位 AND，再用 /255 回到 [0,1]。a=1 时掩模为 255（除量化外为恒等），a=0 时掩模为 0（全零），a=0.5 时为 128（只保留最高位=与按是否不小于 0.5 进行 2 值化相同）。b 未使用。

返回值为与输入同形的 float64，取值为 k/255 的离散值。a 作为位

模式起作用，因此不是单调的：0.5（=128）保留最高位，0.25 附近（=64）只保留从上数第 2 位，各自产生独立的条纹状灰度平面（bit plane）。若要“保留高 n 位”，应选 a = (256 - 2**(8-n))/255 （n=2 时为 192/255 ≈ 0.753）。彩色（3 维）输入通过通道平均降为 2 维。异常时 fail-soft，返回输入的裁剪版本，并记录到台账。位移位用 it_bit_lshift / it_bit_rshift，减少灰度级数用 it_convert_image_type。可用于水印·隐写分析或量化噪声的可视化（提取低位平面）。

详细使用指南

• gallery2d_gray_arith 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

it_bit_mask 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`gray`)

gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

it_bit_mask — 2D gray op

用法