fractal_dimension — 2D `features` op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "fractal_dimension", 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])

$fractal_dimension: input → output$

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ fractal_dimension: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

测量纹理复杂度的 Minkowski-Bouligand(盒计数)分形维数。

以阈值 a（默认 0.5）二值化，对箱子尺寸 s = 1, 2, 4, … 统计“含有结构的 s×s 箱子”的个数 N(s)，返回 log N(s) 对 log(1/s) 做最小二乘回归所得的斜率（Mandelbrot 1982）。直线状结构约为 ~1，填满平面的区域约为 ~2，自相似的边缘为介于其间的非整数（Sierpinski 三角形为 log 3 / log 2 ≈ 1.585）。可用作表面粗糙度、组织纹理、地形、断口等的廉价复杂度特征。

由于分辨率有限，填满的区域会略低于 2（粗尺度下箱子饱和导致的已知低估）。a 是二值化的阈值，b 未使用。没有结构/只能取到 1 个尺度时返回 0。

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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

fractal_dimension 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

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

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`features`)

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

*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)。*

fractal_dimension — 2D features op

用法