effective_bit_depth — 2D features op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "effective_bit_depth", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

估计图像实际使用的位数，并映射到 [0,1] 后返回(feature)。

即使装在 8 比特的容器里，内容只相当于 6 比特的情况也很常见 —— 拉伸了低比特传感器的输出、经过一次 JPEG、施加了伽马，等等。这里根据所占灰阶的实际间隔来估计有效比特数：把出现过的像素值排序，把相邻值之差的众数视为步长 Δ，bits = log2(1 + 1/Δ)。返回值为 bits / 16（a/b 未使用）。

适用条件与偏离方式：(1) ★像素数决定上限。灰阶几乎连续（以浮点直接处理的图像）时，最小步长是“有 N 个值时的平均间隔 ~1/N”，因此估计在 log2(N) 附近饱和 —— 在 128x128（N=16384）的连续图像上实测为 13.7 bit。并不会饱和到 16，因此应先根据像素数画出“再往上就测不出”这条线（在小裁剪区域上测量会偏低）。(2) 经过非线性变换（伽马、对数）后，步长因位置而异，因此众数是“有代表性的步长”，而不是均匀的步长。

(3) 施加了抖动的图像中灰阶会被填满，因此有效比特数会偏高 ——

那回答的是“用了多少级”，而不是“作为信息有多少比特”。

详细使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

effective_bit_depth 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(features)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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