xmh_selfmatch — 2D `self-similarity` op

• Datenarten: image → image

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

Verwendung

Selbstähnlichkeitskarte (Self-Template-Matching mit `mahotas.template_match`). Führt Template-Matching eines kleinen, aus der Bildmitte ausgeschnittenen Patches gegen das gesamte Bild durch und normalisiert das Ergebnis so, dass Stellen, die dem Patch ähnlicher sind, sich 1 annähern.

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

`a はパッチの半径(3+8 px 相当)を振る —— 大きくするほど広い範囲の類似度になる。b` は未使用。周期的なテクスチャや繰り返しパターンの検出に使える。

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

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

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

Gleiche Kategorie (`self-similarity`)

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

xmh_selfmatch — 2D self-similarity op