hx_cooc_feature — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", 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: cooc_feature_image(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

hx_cooc_feature: input → output

*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。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

量子化して距離 d の水平共起行列を作り、Haralick contrast を返す(a=距離, b は角度選択)。

入力 `v([0,1] 画像)を int(v*8) で 8 階調に量子化し(clip で 0〜7)、距離 d` だけ離れた画素対の

出現回数を 8×8 の共起行列にして転置を足し(対称化)、総和で割って確率にする。返すのは Haralick の

contrast `sum p(i,j)*(i-j)^2 を最大値 (8-1)^2 = 49 で割った np.float64`(値域 [0,1])。

• `a → 距離 d = 1 + int(a*3)`(1〜4 画素)。

• `b → 方向。b < 0.5 で水平(同じ行で d 列右)、b >= 0.5 で垂直(同じ列で d` 行下)。斜め方向は無い。

• 画像の幅(または高さ)が `d` 以下で画素対が 1 つも作れないと総和 0 とみなして 0.0 を返す(例外は出さない)。

値が大きいほど隣接画素の階調差が大きい(粗い/コントラストの高いテクスチャ)。8 階調のため微妙な濃淡差は同じ

階調に潰れる。16 階調の `skimage 実装 cooc_feature_matrix` とは階調数・正規化が異なり数値は一致しない。

前段に `hx_gabor や mean_image` など画像 op、後段は feature として比較・しきい値に使う。

• 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。

hx_cooc_feature 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*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)。*

hx_cooc_feature — 2D halcon_ext op