hx_cooc_feature — 2D `halcon_ext` op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: cooc_feature_image (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

hx_cooc_feature: input → output

*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):

▸ hx_cooc_feature: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ hx_cooc_feature: knob b को बदलने का figure (docs site)

उपयोग

Quantise करके दूरी d का horizontal co-occurrence matrix बनाता है और Haralick contrast लौटाता है (a=दूरी, b कोण का चुनाव)।

input v ([0,1] image) को int(v*8) से 8 gray levels में quantize करता है (0 से 7 में clip), दूरी d पर स्थित pixel pairs की आवृत्ति से 8×8 co-occurrence matrix बनाकर उसमें उसका transpose जोड़ता है (symmetrisation), और कुल योग से भाग देकर probability बनाता है। लौटाया जाता है Haralick का contrast sum p(i,j)*(i-j)^2 जिसे अधिकतम मान (8-1)^2 = 49 से भाग दिया गया हो, np.float64 के रूप में (range [0,1])।

• a → दूरी d = 1 + int(a*3) (1 से 4 pixels)।

• b → दिशा। b < 0.5 पर horizontal (उसी row में d columns दाईं ओर), b >= 0.5 पर vertical (उसी column में d rows नीचे)। तिरछी दिशाएँ नहीं हैं।

• image की चौड़ाई (या ऊँचाई) d या उससे कम हो और 1 भी pixel pair न बन सके, तो योग 0 मानकर 0.0 लौटाता है (exception नहीं उठता)।

मान जितना बड़ा, पड़ोसी pixels के gray level का अंतर उतना बड़ा (खुरदरा/high-contrast texture)। 8 gray levels होने से बारीक shade अंतर एक ही level में दब जाते हैं। 16 gray levels वाले skimage implementation cooc_feature_matrix से gray levels की संख्या और normalisation अलग हैं, इसलिए मान मेल नहीं खाते। पहले hx_gabor या mean_image जैसे image ops, और बाद में feature के रूप में तुलना और threshold के लिए उपयोग करें।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_halcon_ext family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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।