features op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "effective_bit_depth", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
영상이 실제로 사용하는 비트 수를 추정하여 [0,1]로 사상해 반환한다(feature).
8 비트 그릇에 들어 있어도 내용은 6 비트 상당밖에 안 되는 일은 흔하다 —— 저비트 센서를 늘렸거나, JPEG를 한 번 거쳤거나, 감마를 걸었거나 등. 여기서는 점유하고 있는 계조의 실제 간격으로부터 실효 비트 수를 추정한다:
나타난 화소값을 정렬하고, 이웃한 값의 차의 최빈값을 스텝 Δ로 보고 bits = log2(1 + 1/Δ). 반환값은 bits / 16(a/b는 사용하지 않는다).
적용 조건과 빗나가는 방식: (1) ★화소 수가 상한을 정한다. 계조가 거의 연속일 때(부동소수점그대로 처리한 영상) 최소 스텝은 "값이 N개 있을 때의 평균 간격 ~1/N"이므로추정은 log2(N) 부근에서 포화한다 —— 128x128(N=16384)의 연속 영상에서 실측 13.7 bit. 16에서 포화하는 것이 아니므로 "이 이상은 측정할 수 없다"는 선을화소 수로부터 먼저 그어 둘 것(작은 잘라낸 영역으로 측정하면 낮게 나온다). (2) 비선형 변환(감마, 로그)을 거친 뒤에는스텝이 위치에 따라 다르므로, 최빈값은 "대표적인 스텝"이지 균일한 스텝이 아니다.
(3) 디더가 걸린 영상에서는 계조가 메워지므로 실효 비트 수는 높게 나온다 ——
그것은 "정보로서 몇 비트분이 있는가"가 아니라 "몇 단계를 쓰고 있는가"의 답이다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
effective_bit_depth 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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