halcon_ext op• 데이터 종류: image → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: cooc_feature_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_cooc_feature: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ hx_cooc_feature: knob b sweep (docs site)
양자화해 거리 d 의 수평 동시발생 행렬을 만들고 Haralick contrast 를 돌려줍니다(a=거리, b 는 각도 선택).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• gallery2d_halcon_ext 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
hx_cooc_feature 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 를 입력으로 받는 것)halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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