features op• 数据种类:image → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "effective_bit_depth", 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。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
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。
• 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。
effective_bit_depth 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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