features op• 数据种类:image → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "xcv3_gray_hu1", 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(非图像的返回值直接显示其值)。*
灰度图像的第 1 个 Hu 不变矩(OpenCV `cv2.HuMoments(cv2.moments(...))[0,0]`)。将灰度值本身(而非二值形状)视为质量分布时,表示旋转、缩放、平移不变的分布广度的特征量(基于二阶中心矩)。以 1.0 封顶。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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。
• 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。
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。
xcv3_gray_hu1 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 作为输入)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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