xmh_pftas — 2D `texture-feature` op

• データ種: image → feature

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

xmh_pftas: 入力 → 出力

*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(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

PFTAS(parameter-free threshold adjacency statistics、`mahotas.features.pftas`)54 次元特徴ベクトルの分散。隣接画素の濃淡関係をパラメータ無しの閾値で数えたヒストグラム群をまとめたテクスチャ特徴。

`a, b` は未使用。2026-09-02 実測: 54 次元の平均を使うと、正規化ヒストグラムの性質上ほぼ整数/54 の値しか取らず、12 通りの画像(4 サイズ x 3 内容)で相異なる値がわずか 2 個(事実上の定数)だった。分散にすると分布の広がりが残り画像ごとに変化するため、ここでは分散を採用している。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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。

xmh_pftas 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(`texture-feature`)

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*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)。*

xmh_pftas — 2D texture-feature op

使い方