features op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "gray_histo_abs", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: gray_histo_abs (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
画像の階調の標準偏差(`x.std())を返す。HALCON の gray_histo_abs`
(Calculate the gray value distribution.)は本来ヒストグラム全体
(各階調のビン度数)を返す演算子だが、この代役ではヒストグラムそのものでは
なく分布の広がりを表す標準偏差 1 個のスカラーに要約している(近似 ―― この
パイプラインの `feature` ソートが 1 スカラーである契約上の制約)。
`a, b` は未使用。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• 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.
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature als Eingabe)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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