equ_histo_image_rect — 2D `gray` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "equ_histo_image_rect", 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: equ_histo_image_rect(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

equ_histo_image_rect: input → output

*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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

ブロック単位のヒストグラム平坦化。画像を `nb x nb(nb=2+4*a`)

個のブロックに分割し、各ブロックごとに独立して(64 ビンの)ヒストグラム

平坦化を行う ―― 局所的な照明ムラに対して `equ_histo_image`(画像全体を

一括処理)より頑健だが、ブロック境界に段差(ブロックアーティファクト)が

出ることがある。HALCON の `equ_histo_image_rect`（Histogram

linearization within a rectangluar mask.）に相当。

`a がブロック分割数を 2〜6 の範囲で振る。b` は未使用。

つまみ(実測): `a` は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.25、0.49、0.75、0.99(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。

• 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。

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。

equ_histo_image_rect 0.50 0.50

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

*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)。*

equ_histo_image_rect — 2D gray op