hx_cooc_feature — 2D `halcon_ext` op

• 数据种类:image → feature

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

• HALCON 对应:cooc_feature_image(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

hx_cooc_feature: 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):

▸ hx_cooc_feature: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ hx_cooc_feature: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

用法

量化后构建距离 d 的水平共生矩阵,返回 Haralick 对比度(a=距离,b 选角度)。

把输入 v（[0,1] 图像）用 int(v*8) 量化为 8 个灰度级（clip 到 0〜7），把相隔距离 d 的像素对的出现次数做成 8×8 共生矩阵并加上其转置（对称化），再除以总和得到概率。返回 Haralick 的 contrast sum p(i,j)*(i-j)^2 除以最大值 (8-1)^2 = 49 所得的 np.float64（值域 [0,1]）。

• a → 距离 d = 1 + int(a*3)（1〜4 像素）。

• b → 方向。b < 0.5 为水平（同一行向右 d 列），b >= 0.5 为竖直（同一列向下 d 行）。没有斜向。

• 图像宽度（或高度）不大于 d、连 1 个像素对都无法构成时，视总和为 0 并返回 0.0（不抛出异常）。

值越大，相邻像素的灰度差越大（粗糙/对比度高的纹理）。由于只有 8 个灰度级，细微的浓淡差会被压到同一灰度级。与 16 灰度级的 skimage 实现 cooc_feature_matrix 在灰度级数和归一化上不同，数值不一致。前接 hx_gabor 或 mean_image 等图像 op，后续作为 feature 用于比较或阈值判断。

详细使用指南

• gallery2d_halcon_ext 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。

hx_cooc_feature 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_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.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(`halcon_ext`)

hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2

*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)。*

hx_cooc_feature — 2D halcon_ext op

用法