texture op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsk2_hog", 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)
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特徴量の可視化画像。
`skimage.feature.hog を visualize=True` で呼び、可視化画像側を
返す(特徴ベクトル自体は捨てる)。
a がセル 1 辺のピクセル数(`6 + 2*int(a*3)`、6/8/10/12 の 4 段階)を
振る。方向数は 8、ブロックは 2x2 に固定。b は未使用。出力は最大値で
正規化した勾配方向強度の可視化であり、HOG 特徴ベクトルそのものでは
ない。
• gallery2d_texture_freq ファミリ ガイド
• 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_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy
*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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