cooc_feature_matrix — 2D `texture` op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "cooc_feature_matrix", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:cooc_feature_matrix(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

用法

从灰度共生矩阵(GLCM,`skimage.feature.graycomatrix,量化为 16 阶,距离 1+3*a,角度 0°)计算 Haralick 纹理特征 energy(角二阶矩,即矩阵值的集中程度=纹理均匀性)。相当于 HALCON 的 cooc_feature_matrix`(Calculate gray value features from a co-occurrence matrix.)(HALCON 可同时返回多个特征、多个角度,但这里简化为固定 energy、角度 0°)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`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。

详细使用指南

• gallery2d_texture_freq 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity

同类别(`texture`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cooc_feature_matrix — 2D texture op

用法