sk_autolevel — 2D `gray` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_autolevel", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: scale_image_max(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

sk_autolevel: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

局所オートレベル。各画素周辺の局所ヒストグラムの最小〜最大値を 0〜255 いっぱいに引き伸ばす —— グローバルな階調ではなく場所ごとにコントラストを最大化する適応的なレベル補正。

HALCON の scale_image_max(Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.)に相当(近似。HALCON 版は画像全体、こちらは局所窓ごと)。実装は `filters.rank.autolevel(_u8s(v), disk(1+int(a*3)))` を 255 で割ったもの —— a は円盤半径を 1〜4 に振る。b は未使用。ほぼ一様な領域ではノイズまで強く引き伸ばされる点に注意。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_gray_arith ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

sk_autolevel 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`gray`)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sk_autolevel — 2D gray op

使い方