features op• Data kinds: image → feature
• Call: fullseye.apply(img, "fractal_dimension", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ fractal_dimension: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Texture की जटिलता मापने वाला Minkowski-Bouligand (box counting) fractal dimension।
threshold a (default 0.5) से binarise करके, box sizes s = 1, 2, 4, … के लिए "structure वाले s×s boxes" की संख्या N(s) गिनता है, और log N(s) का log(1/s) पर least squares regression करके मिला slope लौटाता है (Mandelbrot 1982)। रेखा जैसी structures में ~1, समतल भरने वाले regions में ~2, और self- similar किनारों में बीच का non-integer मान (Sierpinski triangle में log 3 / log 2 ≈ 1.585)। surface roughness, tissue texture, terrain, fracture surfaces आदि के सस्ते complexity feature के रूप में उपयोगी।
सीमित resolution के कारण भरे हुए regions 2 से थोड़ा नीचे आते हैं (coarse scales पर boxes के saturate होने से होने वाला ज्ञात underestimate)। a binarisation का threshold है, b उपयोग नहीं होता। structure न हो या केवल 1 scale मिल सके, तो 0 लौटाता है।
• gallery2d_features family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
fractal_dimension 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_endless_zoom_and_turning_solids — py -3.11 examples/poc_endless_zoom_and_turning_solids.py
• poc_theorems_as_pictures — py -3.11 examples/poc_theorems_as_pictures.py
feature को input के रूप में लेते हैं)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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