intensity — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "intensity", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: intensity (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Gibt die durchschnittliche Helligkeit des Bildes zurück (`x.mean()). HALCONs intensity (Calculate the mean and deviation of gray values.) ist ein Operator, der ein Paar aus Mittelwert und Standardabweichung zurückgibt, aber dieser Ersatz gibt nur den Mittelwert zurück (wird die Standardabweichung benötigt, kombiniere ihn mit gray_histo_abs`, das die Standardabweichung std zurückgibt).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a, b` は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• optics_imaging — py -3.11 examples/optics_imaging.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

intensity — 2D features op