features op• 資料種類:image → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "fractal_dimension", 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。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ fractal_dimension: knob a sweep (docs site)
*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。
テクスチャの複雑さを測る Minkowski-Bouligand(ボックスカウント)フラクタル次元。
閾値 `a(既定 0.5)で二値化し、箱サイズ s = 1, 2, 4, …` について「構造を
含む s×s 箱」の数 `N(s) を数え、log N(s) を log(1/s)` に最小二乗回帰した
傾きを返す(Mandelbrot 1982)。直線状の構造は ~1、平面を埋める領域は ~2、自己
相似な縁は中間の非整数(Sierpinski 三角形なら `log 3 / log 2 ≈ 1.585`)。表面
粗さ・組織テクスチャ・地形・破面などの安価な複雑さ特徴に使える。
有限解像度のため塗り潰し領域は 2 をやや下回る(粗いスケールで箱が飽和する既知の
過小評価)。`a が二値化の閾値、b` は未使用。構造が無い/1 スケールしか取れない
ときは 0 を返す。
• 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。
fractal_dimension 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature 作為輸入)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*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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