sk_adjust_log — 2D gray op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_adjust_log", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

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

sk_adjust_log: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

sk_adjust_log: knob a sweep (docs site)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

sk_adjust_log: other inputs (docs site)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Logarithmische Tonwerttransformation (log transform). Eine Tonwertkorrektur, die dunkle Bereiche mit einer logarithmischen Kurve der Form `out = gain * log(1 + in)` anhebt -- ähnlich einsetzbar wie die Gammakorrektur, jedoch mit einer nichtlinearen Kurve, die nur die dunkelsten Bereiche stärker anhebt.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の log_image(Calculate the logarithm of an image.)に相当。実装は `exposure.adjust_log(clip(v,0,1), gain=0.5+1.5*a) の結果を [0,1] へ clip したもの —— a は gain を 0.5〜2.0 に振る。b は未使用。gain が 1 を超えると出力が 1 を僅かに超えることが実測されている(a=0.5 で max=1.1380)ため、image 契約([0,1])を守るために出口で明示的に clip している —— パイプライン内では ops._apply` の段間 clip と同じ値になるためビット不変だが、直接呼び出した時の白飛びの見え方は clip 追加前と変わる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

sk_adjust_log 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

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

gallery2d_gray_arithpy -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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