fractal_dimension — 2D features op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "fractal_dimension", 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。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ fractal_dimension: knob a sweep (docs site)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

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。

详细使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

fractal_dimension 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 feature 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(features)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*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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