effective_bit_depth — 2D `features` op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "effective_bit_depth", 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])

effective_bit_depth: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

估計影像實際使用的位元數，並映射到 [0,1] 後回傳(feature)。

即使裝在 8 位元的容器裡，內容只相當於 6 位元的情況也很常見 —— 拉伸了低位元感測器的輸出、經過一次 JPEG、套用了伽瑪，等等。這裡根據所佔灰階的實際間隔來估計有效位元數：把出現過的像素值排序，把相鄰值之差的眾數視為步長 Δ，bits = log2(1 + 1/Δ)。回傳值為 bits / 16（a/b 未使用）。

適用條件與偏離方式：(1) ★像素數決定上限。灰階幾乎連續（以浮點直接處理的影像）時，最小步長是「有 N 個值時的平均間隔 ~1/N」，因此估計在 log2(N) 附近飽和 —— 在 128x128（N=16384）的連續影像上實測為 13.7 bit。並不會飽和到 16，因此應先根據像素數畫出「再往上就測不出」這條線（在小裁切區域上量測會偏低）。(2) 經過非線性轉換（伽瑪、對數）後，步長因位置而異，因此眾數是「有代表性的步長」，而不是均勻的步長。

(3) 套用了抖動的影像中灰階會被填滿，因此有效位元數會偏高 ——

那回答的是「用了多少階」，而不是「作為資訊有多少位元」。

詳細使用指南

• gallery2d_features 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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

effective_bit_depth 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity · feature_to_img

同類別(`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*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)。*

effective_bit_depth — 2D features op

用法