hx_cooc_feature — 2D `halcon_ext` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: cooc_feature_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

hx_cooc_feature: input → output

*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):

▸ hx_cooc_feature: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ hx_cooc_feature: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Verwendung

Quantisiert, baut die horizontale Kookkurrenzmatrix im Abstand d und liefert den Haralick-Kontrast (a = Abstand, b wählt den Winkel).

Quantisiert die Eingabe v ([0,1]-Bild) mit int(v*8) auf 8 Graustufen (Clipping auf 0 bis 7), bildet aus den Häufigkeiten von Pixelpaaren im Abstand d eine 8×8-Co-Occurrence-Matrix, addiert ihre Transponierte (Symmetrisierung) und teilt durch die Summe, um Wahrscheinlichkeiten zu erhalten. Zurückgegeben wird Haralicks contrast sum p(i,j)*(i-j)^2, geteilt durch das Maximum (8-1)^2 = 49, als np.float64 (Wertebereich [0,1]).

• a → Abstand d = 1 + int(a*3) (1 bis 4 Pixel).

• b → Richtung. b < 0.5 horizontal (d Spalten rechts in derselben Zeile), b >= 0.5 vertikal (d Zeilen tiefer in derselben Spalte). Diagonale Richtungen gibt es nicht.

• Ist die Bildbreite (bzw. -höhe) höchstens d und lässt sich nicht einmal 1 Pixelpaar bilden, wird die Summe als 0 behandelt und 0.0 zurückgegeben (keine Ausnahme).

Je größer der Wert, desto größer der Graustufenunterschied benachbarter Pixel (grobe/kontrastreiche Textur). Bei 8 Graustufen fallen feine Tonwertunterschiede in dieselbe Stufe. Graustufenzahl und Normierung unterscheiden sich von der 16-stufigen skimage-Implementierung cooc_feature_matrix, die Werte stimmen daher nicht überein. Davor Bild-Ops wie hx_gabor oder mean_image, danach als Feature für Vergleich und Schwellwert verwenden.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_halcon_ext

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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.