xcv_detail_enhance — 2D `gray` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv_detail_enhance", 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)

xcv_detail_enhance: 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ xcv_detail_enhance: knob a sweep (docs site)

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ xcv_detail_enhance: knob b sweep (docs site)

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):

▸ xcv_detail_enhance: 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

OpenCV の detailEnhance(細部強調)。

エッジ保存平滑化をベースに、平坦部は滑らかに保ったまま微細な

ディテール(テクスチャ)のコントラストを持ち上げる。

`a が空間範囲 sigma_s を 10〜50 で振る。b` が色差許容

`sigma_r を 0.1〜0.4 で振る。xcv_edge_preserving` と同系の

処理だが、こちらは細部を「消す」のではなく「強調する」方向のフィルタ。

精度(実測): 内部で 8 bit(256 段)に量子化している(出力が k/255 の格子にちょうど載る)。float64 で渡してもその精度は保たれない —— 16-bit カメラの階調(約 1.5e-5)は 1/255 =約 3.9e-3 に丸められ、1/255 より小さい差しか無い 2 枚は同じ答えを返す。微小な濃淡差を測る用途や、出力をさらに微分・回帰に渡す用途では量子化の段差が出るので、8 bit を経由しない op を選ぶこと。

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。

xcv_detail_enhance 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(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

xcv_detail_enhance — 2D gray op

使い方