features op• データ種: image → feature
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv3_gray_hu1", 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)
グレースケール画像の第 1 Hu 不変モーメント(OpenCV `cv2.HuMoments(cv2.moments(...))[0,0]`)。画像を二値形状ではなく濃淡そのものを質量分布とみなしたときの、回転・拡大縮小・平行移動に不変な広がり具合を表す特徴量(2 次の中心モーメントに基づく)。1.0 で頭打ち。
`a, b` は未使用。二値領域の形状記述に使う通常の Hu モーメントとは異なり、濃淡値をそのまま重みとして使う点に注意。
• 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。
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature を入力に取れる)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. 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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