sigmoid — 2D `gray` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "sigmoid", 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:scale_image_max(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

sigmoid: 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):

▸ sigmoid: knob a sweep (docs site)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ sigmoid: knob b sweep (docs site)

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):

▸ sigmoid: other inputs (docs site)

*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

使用逻辑（sigmoid）函数进行 S 形对比度增强。对应到 HALCON 的 `scale_image_max（Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.），但处理内容与将动态范围拉伸到最大的 scale_image_max` 不同（与其说是近似，不如说是不同的处理）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a が S字の傾き k = 4 + 12a（4〜16）を、b が中心（変曲点）の位置 x0 = 0.2 + 0.6b（0.2〜0.8）を振る（1/(1+exp(-k*(v-x0)))）。x0` 付近の階調差を強調し、両端の階調差は圧縮する。

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。

sigmoid 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

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)。*

sigmoid — 2D gray op

用法