texture op• 資料種類:image → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "cooc_feature_matrix", 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:cooc_feature_matrix(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ cooc_feature_matrix: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ cooc_feature_matrix: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
從灰階共生矩陣(GLCM,skimage.feature.graycomatrix,量化為 16 階,距離 1+3*a,角度 0°)計算 Haralick 紋理特徵 energy(角二次矩,即矩陣值的集中程度=紋理均勻性)。相當於 HALCON 的 cooc_feature_matrix(Calculate gray value features from a co-occurrence matrix.)(HALCON 可同時回傳多個特徵、多個角度,但這裡簡化為固定 energy、角度 0°)。
a 在 1～4 的範圍內調整取共生的像素間距。★b >= 0.75 時對 0/45/90/135 度 4 個方向取平均(預設 b=0.5 仍與以往一樣只用 0 度,因此現有結果連 1 個位元都不會變)。
旋轉實拍紋理(brick / grass / gravel)進行測量(poc_real_texture_invariance 的第 6 節)可知,是否有效取決於距離 a:
• 首先,增大 a 會使材質之間的解析度本身崩潰(0.0328 -> 0.0122,降為 2.7 分之 1)。異向性的 brick 的波動幅度膨脹到解析度的 0.30 -> 3.13 倍。
• 4 方向平均對等向性的材質在短中距離上有效(grass 0.23 -> 0.12,gravel 0.20 -> 0.11)。
• 對異向性的 brick 只在距離 4 時有效(3.13 -> 1.54),在距離 1 時反而變差(0.30 -> 0.56)。
• 到了距離 4,連等向性的 grass 也不再改善(0.17 -> 0.19)—— 解析度崩潰之後,即使平均也無法挽回。
在長距離下使用時,應在施加平均之前確認材質是否仍能區分。另外,用「混淆次數」來衡量會對步驟(內插階數、裁切方式、角度步長)敏感,比值(波動幅度 / 解析度)較穩定。
• gallery2d_texture_freq 族使用指南
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
cooc_feature_matrix 0.50 0.50
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
• poc_real_texture_invariance — py -3.11 examples/poc_real_texture_invariance.py
feature 作為輸入)texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor
*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)。*
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