features op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "fractal_dimension", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ fractal_dimension: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Minkowski-Bouligand-(Box-Counting-)Fraktaldimension, die die Komplexität einer Textur misst.
Binarisieren Sie mit dem erforderlichen Schwellenwert „a“ und definieren Sie die Struktur für Boxgrößen „s = 1, 2, 4, …“. Zählen Sie die Anzahl „N(s)“ der „s×s-Boxen enthaltenden“ und führen Sie eine Regression der kleinsten Quadrate von „log N(s)“ für „log(1/s)“ durch. Gibt die Steigung zurück (Mandelbrot 1982). Die lineare Struktur ist ~1, die Fläche, die die Ebene ausfüllt, ist ~2, selbst Ähnliche Kanten sind dazwischenliegende Nicht-Ganzzahlen („log 3 / log 2 ≈ 1,585“ für Sierpinski-Dreiecke). Oberfläche Es kann für kostengünstige Komplexitätsmerkmale wie Rauheit, Gewebetextur, Topographie und Bruchflächen verwendet werden.
Die gefüllte Fläche beträgt aufgrund der endlichen Auflösung etwas weniger als 2 (der bekannte Kasten ist bei groben Maßstäben gesättigt). Unterschätzung). „a“ ist der Binarisierungsschwellenwert, „b“ wird nicht verwendet. Keine Struktur/1 Kann nur skaliert werden Gibt 0 zurück, wenn
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
fractal_dimension 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_endless_zoom_and_turning_solids — py -3.11 examples/poc_endless_zoom_and_turning_solids.py
• poc_theorems_as_pictures — py -3.11 examples/poc_theorems_as_pictures.py
feature als Eingabe)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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