gray op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "invert", 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: invert_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
*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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*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):
▸ invert: other inputs (docs site)
*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)。*
階調反転（ネガポジ反転）。HALCON の `invert_image`（Invert an image.）に相当。
`1 - clip(v,0,1) を返すだけ。a, b` は未使用。
• 入力を先に [0,1] へ clip してから反転するので、範囲外の値は飽和してから反転される(1.3 → 0、-0.2 → 1)。値域が [0,1] でない配列は前段で正規化しておくこと。
• 返り値は入力と同形の float、値域 [0,1]。NaN は clip を素通りして NaN のまま返る(`ops.py 直登録の op なので backend の guard は掛からない —— 非有限を止めたいなら fullseye.apply 経由で on_error="raise"`)。
• 2 回掛けると元に戻る(対合)。region に掛ければ前景/背景が入れ替わるが、region 用には `invert_region`(補集合)がある。
• 使いどころ: 暗い対象を `threshold で「明るい側」として拾う前の反転、dc_rpca_sparse の暗い残差や xpil_contour` の黒い線を正の信号にする、距離変換の「内側ほど暗い」を「内側ほど明るい」に読み替える。
• gallery2d_gray_arith ファミリ ガイド
• 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。
invert 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map
*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)。*
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