halcon_ext op• 資料種類:image → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", 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])
• HALCON 對應:cooc_feature_image(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*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):
▸ hx_cooc_feature: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ hx_cooc_feature: knob b sweep (docs site)
量化後建構距離 d 的水平共生矩陣,回傳 Haralick 對比度(a=距離,b 選角度)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 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。
hx_cooc_feature 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作為輸入)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 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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