features op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "xwt_packet_entropy", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
웨이블릿 패킷의 에너지 분산도(섀넌 엔트로피). `db1로 깊이 2의 웨이블릿 패킷 분해를 수행하고, 16개 리프 서브밴드 각각의 에너지(계수 제곱합)를 정규화한 분포로 간주하여 그 섀넌 엔트로피를 log2(16)`으로 나누어 [0,1]로 정규화한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b` は未使用。値が 1 に近いほどエネルギーが全周波数帯に均等に分散(テクスチャが複雑)、0 に近いほど特定の帯域に集中(単純なパターンや平坦な領域)していることを示す。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
xwt_packet_entropy 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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