xsk_blob_dog — 2D features op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "xsk_blob_dog", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

检测到的斑点（斑点状结构）数量（以 LoG/DoG/DoH 之一检测）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

skimage.feature の Laplacian of Gaussian(LoG)/ Difference of

Gaussian(DoG)/ Determinant of Hessian(DoH)のいずれか(このコードは

3 種を共通実装しており、どれを使うかは呼び出し元がどの op 名で

登録したか —— `xsk_blob_log / xsk_blob_dog / xsk_blob_doh`

—— で決まる)を用いてブロブを検出し、その個数をそのまま返す

(feature 出力)。

`a が探索する最大スケール max_sigma` を 5〜25 の範囲で振る

(大きいほど大きなブロブまで拾う)。`b` が検出しきい値

`threshold` を 0.02〜0.17 で振る(小さいほど弱いブロブまで拾い、

検出数が増えやすい)。3 手法は速度・精度が異なる(LoG が最も正確

だが遅く、DoH はエッジに強い一方、小さいブロブを苦手とする、等)。

详细使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity

同类别(features)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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