features op• 資料種類:image → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "effective_bit_depth", 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。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
画像が実際に使っているビット数を推定して `[0,1]` に写して返す(feature)。
`8 ビットの器に入っていても、中身が 6` ビット相当しかないことはよくある ——
低ビットのセンサを引き伸ばした、一度 JPEG を通した、ガンマを掛けた、など。
ここでは占有している階調の実際の間隔から実効ビット数を推定する:
出現した画素値を並べ、隣り合う値の差の最頻値を刻み `Δ` とみて
`bits = log2(1 + 1/Δ)。返り値は bits / 16 (a/b` は未使用)。
適用条件と外れ方: (1) ★画素数が上限を決める。階調がほぼ連続(浮動小数の
まま処理した画像)では、最小の刻みは「値が N 個あるときの平均間隔 ~1/N」なので、
推定は `log2(N)` 付近で頭打ちになる —— 128x128(N=16384)の連続画像で実測
13.7 bit。16 に飽和するわけではないので、**「これ以上は測れない」線を
画素数から先に引いておくこと**(小さな切り抜きで測ると低く出る)。(2) 非線形な変換(ガンマ・対数)を通った後は
刻みが場所によって違うので、最頻値は「代表的な刻み」であって一様な刻みではない。
(3) ディザが掛かっている画像では階調が埋まるので、実効ビット数は高く出る ——
それは「情報として何ビット分あるか」ではなく「何段使っているか」の答え。
• 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。
effective_bit_depth 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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