xsk_blob_log — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk_blob_log", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xsk_blob_log: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xsk_blob_log: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xsk_blob_log: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Verwendung

Anzahl der erkannten Blobs (fleckenartiger Strukturen) (Erkennung mittels LoG, DoG oder DoH).

Detektiert Blobs mit einem der Verfahren Laplacian of Gaussian (LoG) / Difference of Gaussian (DoG) / Determinant of Hessian (DoH) aus skimage.feature (dieser Code implementiert die 3 Varianten gemeinsam; welche verwendet wird, hängt davon ab, unter welchem op-Namen der Aufrufer sie registriert hat — xsk_blob_log / xsk_blob_dog / xsk_blob_doh —) und gibt ihre Anzahl unverändert zurück (feature-Ausgabe).

a variiert die maximale gesuchte Skala max_sigma im Bereich 5-25 (je größer, desto größere Blobs werden erfasst). b variiert den Detektionsschwellwert threshold über 0.02-0.17 (je kleiner, desto schwächere Blobs werden erfasst und desto eher steigt die Anzahl). Die 3 Verfahren unterscheiden sich in Geschwindigkeit und Genauigkeit (LoG ist am genauesten, aber langsam; DoH ist robust an Kanten, tut sich aber mit kleinen Blobs schwer, usw.).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

xsk_blob_log 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

xsk_blob_log — 2D features op