gray op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "sk_autolevel", 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)
*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):
▸ sk_autolevel: knob a sweep (docs site)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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):
▸ sk_autolevel: 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)。*
局部自动色阶。将每个像素周围局部直方图的最小值〜最大值拉伸至完整的 0〜255 范围 —— 这是一种按位置(而非全局阶调)最大化对比度的自适应色阶校正。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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（实测）：内部量子化为 8 bit（256 级）——输出恰好落在 k/255 的栅格上。即使以 float64 传入，该精度也不会被保留：16-bit 相机的级差（约 1.5e-5）被舍入到 1/255 ≈ 3.9e-3，相差小于 1/255 的两幅图会返回相同结果。在测量微小灰度差、或将输出继续送入微分与回归时，量子化台阶会显现——请选用不经过 8 bit 的 op。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• 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。
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。
sk_autolevel 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.