cooc_feature_matrix — 2D texture op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "cooc_feature_matrix", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:cooc_feature_matrix(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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。

詳細使用指南

• gallery2d_texture_freq 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 feature 作為輸入)

identity

同類別(texture)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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