features op• 資料種類:image → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv3_gray_hu1", 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])

*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(非影像的回傳值直接顯示其值)。*
灰階影像的第 1 個 Hu 不變矩(OpenCV `cv2.HuMoments(cv2.moments(...))[0,0]`)。將灰階值本身(而非二值形狀)視為質量分布時,表示旋轉、縮放、平移不變之分布廣度的特徵量(基於二階中心矩)。以 1.0 封頂。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`a, b` は未使用。二値領域の形状記述に使う通常の Hu モーメントとは異なり、濃淡値をそのまま重みとして使う点に注意。
• 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。
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。
xcv3_gray_hu1 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 作為輸入)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)。*
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