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n = img.astype(np.float_)
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# 各画素値に p = log(p + 1) * 25
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# 各画素値に p = log(p + 1) * 255/log(256) を適用
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n = np.log(n + 1.) * (255. / math.log(256))
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グレイスケール画像に対して`np.log`を適用したタイミングで、結果`n`はfloat型データに自動変換されます。ただし定義上log(0)=‐∞となってしまうため、入力画素値0～255は+1して値域1～256に変換しておいた方がよいでしょう。このとき元のuint8型データのまま+1すると255は0になってしまうため、事前にfloat型に明示変換する必要があります。また対数をとると値域が小さく（log(1)〜log(256) つまり 0〜5.545...）なってしまうため、25
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グレイスケール画像に対して`np.log`を適用したタイミングで、結果`n`はfloat型データに自動変換されます。ただし定義上log(0)=‐∞となってしまうため、入力画素値0～255は+1して値域1～256に変換しておいた方がよいでしょう。このとき元のuint8型データのまま+1すると255は0になってしまうため、事前にfloat型に明示変換する必要があります。また対数をとると値域が小さく（log(1)〜log(256) つまり 0〜5.545...）なってしまうため、255/log(256)でスケーリングする必要があります。
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# 各画素値に p = log(p + 1) * 256 / log(256) を適用
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n = np.log(n + 1.) * (25
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n = np.log(n + 1.) * (255. / math.log(256))
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# OpenCVで扱える画像データ型(uint8)に変換
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グレイスケール画像に対して`np.log`を適用したタイミングで、結果`n`はfloat型データに変換されています。また対数をとると値域が小さく（log(1)〜log(256) つまり 0〜
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+
グレイスケール画像に対して`np.log`を適用したタイミングで、結果`n`はfloat型データに自動変換されます。ただし定義上log(0)=‐∞となってしまうため、入力画素値0～255は+1して値域1～256に変換しておいた方がよいでしょう。このとき元のuint8型データのまま+1すると255は0になってしまうため、事前にfloat型に明示変換する必要があります。また対数をとると値域が小さく（log(1)〜log(256) つまり 0〜5.545...）なってしまうため、256/log(256)でスケーリングする必要があります。
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# 明示的にfloat型に変換
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n = img.astype(np.float_)
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# 各画素値に p = log(p + 1) * 256 / log(256) を適用
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n = np.log(
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n = np.log(n + 1.) * (256. / math.log(256))
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# OpenCVで扱える画像データ型(uint8)に変換
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