sk_entropy — 2D texture op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "sk_entropy", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: entropy_image (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

sk_entropy: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ sk_entropy: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ sk_entropy: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Local entropy। हर pixel के आसपास (disk आकार का पड़ोस) gray values के distribution की Shannon entropy (log base 2) की गणना करता है और उसे उस जगह को encode करने के लिए ज़रूरी न्यूनतम bits की संख्या के रूप में image बनाता है —— texture की जटिलता और सूचना की मात्रा का संकेतक।

HALCON के entropy_image(Calculate the entropy of gray values within a rectangular window.) के बराबर (approximation; window का आकार rectangle नहीं बल्कि disk है)। implementation filters.rank.entropy(_u8s(v), disk(1+int(a*3))) को normalise करता है — a disk की radius को 1-4 पर बदलता है। b उपयोग नहीं होता। input को भीतर 8 bit में बदला जाता है, इसलिए मूल image के सूक्ष्म gray level अंतर खो जाते हैं।

खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_texture_freq family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

sk_entropy 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (image को input के रूप में लेते हैं)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

इसी category के (texture)

std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor


*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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