fullseye
it_bit_mask — 2D gray op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "it_bit_mask", 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:
bit_mask(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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):
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):
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
bit_mask: logical AND of the 8-bit image with the constant bit mask
round(a*255). b is ignored.
入力を [0,1] の 2 次元 float64 に揃えたあと round(x*255) で 0〜255 の
8 ビット整数に量子化し、定数マスク m = round(a*255) & 0xFF(a は
[0,1] に clip)と画素ごとにビット AND を取って、/255 で [0,1] に戻す。
a=1 でマスク 255(量子化以外は恒等)、a=0 でマスク 0(全零)、
a=0.5 で 128(最上位ビットだけ残す=0.5 以上か否かの 2 値化と同じ)。
b は未使用。
返り値は入力と同形の float64、値は k/255 の離散値。a はビット
パターンとして効くので単調ではない: 0.5(=128)は最上位ビット、0.25 付近
(=64)は上から 2 番目のビットだけを残し、それぞれ独立した縞状の階調平面
(bit plane)が出る。「上位 n ビットを残す」なら a = (256 - 2**(8-n))/255
に選ぶ(n=2 で 192/255 ≈ 0.753)。カラー(3 次元)入力はチャネル平均で 2 次元に
落とされる。例外時は fail-soft で入力のクリップ版が返り、台帳に記録される。
ビットシフトは it_bit_lshift / it_bit_rshift、階調数の削減は
it_convert_image_type。透かし・ステガノグラフィの解析や量子化ノイズの
可視化(下位ビット平面の抽出)に。
詳しい使い方ガイド
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。
it_bit_mask 0.50 0.50
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 · invert · scale_clip · equalize · sigmoid · clahe · sk_adapthist · sk_enhance_contrast
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)。
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