cooc_feature_matrix — 2D `texture` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cooc_feature_matrix", 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_matrix (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

グレーレベル共起行列(GLCM、`skimage.feature.graycomatrix`、16 階調

に量子化、距離 `1+3*a`、角度 0°)から Haralick テクスチャ特徴量

`energy`(角二次モーメント、行列の値の集中度=テクスチャの均一性)を計算

する。HALCON の `cooc_feature_matrix`（Calculate gray value features

from a co-occurrence matrix.）に相当(HALCON は複数の特徴量・複数角度を

同時に返せるが、ここでは energy・角度 0° 固定に単純化)。

`a が共起を取る画素間距離を 1〜4 の範囲で振る。b` は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_texture_freq

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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`texture`)

std_filter · gabor · sk_frangi · sk_meijering · sk_hessian · sk_gabor · sk_lbp · sk_entropy

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cooc_feature_matrix — 2D texture op