cooc_feature_matrix — 2D texture op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "cooc_feature_matrix", 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: cooc_feature_matrix(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

グレーレベル共起行列(GLCM、`skimage.feature.graycomatrix`、16 階調

に量子化、距離 `1+3*a`、角度 0°)から Haralick テクスチャ特徴量

`energy`(角二次モーメント、行列の値の集中度=テクスチャの均一性)を計算

する。HALCON の `cooc_feature_matrix`（Calculate gray value features

from a co-occurrence matrix.）に相当(HALCON は複数の特徴量・複数角度を

同時に返せるが、ここでは energy・角度 0° 固定に単純化)。

`a が共起を取る画素間距離を 1〜4 の範囲で振る。b` は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_texture_freq 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(texture)

std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy

*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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