gray op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_autolevel", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:scale_image_max(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ sk_autolevel: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ sk_autolevel: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
局部自動色階。將每個像素周圍局部直方圖的最小值〜最大值拉伸至完整的 0〜255 範圍 —— 這是一種按位置(而非全域階調)最大化對比度的自適應色階校正。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
HALCON の scale_image_max(Maximum gray value spreading in the value range 0 to 255.)に相当(近似。HALCON 版は画像全体、こちらは局所窓ごと)。実装は `filters.rank.autolevel(_u8s(v), disk(1+int(a*3)))` を 255 で割ったもの —— a は円盤半径を 1〜4 に振る。b は未使用。ほぼ一様な領域ではノイズまで強く引き伸ばされる点に注意。
精度（實測）：內部量化為 8 bit（256 階）——輸出恰好落在 k/255 的格點上。即使以 float64 傳入，該精度也不會被保留：16-bit 相機的階差（約 1.5e-5）被捨入到 1/255 ≈ 3.9e-3，相差小於 1/255 的兩張影像會回傳相同結果。在量測微小灰階差、或將輸出繼續送入微分與迴歸時，量化台階會顯現——請選用不經過 8 bit 的 op。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
sk_autolevel 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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