tan_image — 2D `arithmetic` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tan_image", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: tan_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

tan_image: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

▸ tan_image: other inputs (docs site)

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

使い方

画素値の正接（tangent）をとる逐点（pointwise）変換。HALCON の `tan_image`（画像の正接を計算）に相当するが正規化規約が異なる近似。

実装は x を [0,1] にクリップし、(x-0.5) を ±0.45π の範囲へ写してから tan を掛け、結果を signed01（符号つき値を [0,1] に写す、0.5 が 0 に対応）で戻す。a, b は未使用。角度域を ±0.45π に抑えているため tan の発散（±90° 付近）には達しない。中間輝度付近で傾きが最大になり、コントラストを強めたい局所帯域を狙うのに使える。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_gray_arith ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

tan_image 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`arithmetic`)

abs_image · sqrt_image · exp_image · log_image · sin_image · cos_image · asin_image · acos_image

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

tan_image — 2D arithmetic op

使い方