texture op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "entropy_image", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
• HALCON 相当: entropy_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*出力は viridis 風の疑似カラー(暗い紫 = 小、黄 = 大)。距離・位相・向き・深度のような「量の場」を読むため。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ entropy_image: knob a sweep (docs site)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ entropy_image: other inputs (docs site)
*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*
円形窓内のグレースケール Shannon エントロピー(``skimage.filters.rank.
entropy``、8bit 量子化)を正規化した画像。窓内の階調の「散らばり具合」を
測るテクスチャ指標で、一様な領域では低く、雑多な階調が混在する領域では
高くなる。HALCON の `entropy_image`（Calculate the entropy of gray values
within a rectangular window.）に相当(HALCON は矩形窓、ここでは円形窓を
使う近似)。
`a が窓の半径を 1〜4 の範囲(_rad(a))で振る。b` は未使用。skimage
が無い環境ではこの分岐は呼べない。
つまみ(実測): `a` は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.33、0.67、0.99(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
• gallery2d_texture_freq ファミリ ガイド
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
entropy_image 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_texture_freq — py -3.11 examples/gallery2d_texture_freq.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
texture)std_filter · local_bimodality · local_std · scale_select_std · bootstrap_std_error · structure_tensor_orientation · structure_tensor_coherence · gabor
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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