mult_image — 2D `nary` op

• Datenarten: image × image → image

• Aufruf: Dieser Operator hat 2 Eingänge, fullseye.apply kann ihn daher nicht ausführen (das ist das Ein-Bild-Modell). g = fullseye.FullseyeGraph(); g.add("out", "mult_image", ["$in1", "$in2"], a=0.5, b=0.5); g.run({"$in1": img1, "$in2": img2}, terminal="out") (Namen mit $ am Anfang sind die von außen übergebenen Eingaben)

• HALCON-Äquivalent: mult_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

2 枚の画像を画素ごとに掛ける。HALCON の `mult_image に相当。out = clip(I1 * I2 * (0.5 + 1.5a) + (b - 0.5), 0, 1)。積は必ず暗くなるので a` のゲイン幅を広く取ってある。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`nary`)

add_image · sub_image · div_image · abs_diff_image · max_image · min_image · bit_and · bit_or

*Provenance: imgops_nary.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

mult_image — 2D nary op