features op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "fractal_dimension", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ fractal_dimension: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Minkowski-Bouligand-(Box-Counting-)Fraktaldimension, die die Komplexität einer Textur misst.
Binarisiert mit dem Schwellwert a (Standard 0.5), zählt für Boxgrößen s = 1, 2, 4, … die Anzahl N(s) der "s×s-Boxen, die Struktur enthalten", und gibt die Steigung der Regression nach kleinsten Quadraten von log N(s) auf log(1/s) zurück (Mandelbrot 1982). Linienartige Strukturen ergeben ~1, flächenfüllende Regionen ~2, selbst- ähnliche Ränder einen dazwischenliegenden nichtganzzahligen Wert (log 3 / log 2 ≈ 1.585 für das Sierpinski-Dreieck). Nutzbar als günstiges Komplexitätsmerkmal für Oberflächen- rauheit, Gewebetextur, Gelände, Bruchflächen und Ähnliches.
Wegen der endlichen Auflösung liegen gefüllte Regionen etwas unter 2 (eine bekannte Unterschätzung durch die Sättigung der Boxen bei groben Skalen). a ist der Binarisierungs-Schwellwert, b wird nicht verwendet. Gibt es keine Struktur oder lässt sich nur 1 Skala erfassen, wird 0 zurückgegeben.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
fractal_dimension 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_endless_zoom_and_turning_solids — py -3.11 examples/poc_endless_zoom_and_turning_solids.py
• poc_theorems_as_pictures — py -3.11 examples/poc_theorems_as_pictures.py
feature als Eingabe)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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