sk_entropy — 2D `texture` op

• データ種: image → image

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

使い方

局所エントロピー。各画素の周辺(円盤状の近傍)にあるグレー値分布のシャノンエントロピー(2 進対数)を計算し、その場所を符号化するのに必要な最小ビット数として画像化する —— テクスチャの複雑さ・情報量の指標。

HALCON の entropy_image(Calculate the entropy of gray values within a rectangular window.)に相当(近似。窓形状は矩形でなく円盤)。実装は `filters.rank.entropy(_u8s(v), disk(1+int(a*3)))` を正規化したもの —— a は円盤半径を 1〜4 に振る。b は未使用。入力は内部で 8 bit 化されるため、元画像の微妙な階調差は失われる。

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(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`texture`)

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

*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)。*

sk_entropy — 2D texture op

使い方