sk_entropy_feat — 2D `features` op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_entropy_feat", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:entropy_gray(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

整張影像的夏農熵(1 個純量特徵量)。用一個數值概括亮度直方圖分佈的離散程度、資訊量 —— 數值越高,代表亮度分佈越均勻分散(資訊量越多/對比度越豐富)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の entropy_gray(Determine the entropy and anisotropy of images.)に相当(近似。異方性は計算しない)。実装は `measure.shannon_entropy(v)`(既定の底 2、単位はビット)。a, b は未使用。

詳細使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity

同類別(`features`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sk_entropy_feat — 2D features op

用法