halcon_ext op• 数据种类:image → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "hx_cooc_feature", 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])
• HALCON 对应:cooc_feature_image(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*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):
▸ hx_cooc_feature: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ hx_cooc_feature: knob b sweep (docs site)
量化后构建距离 d 的水平共生矩阵,返回 Haralick 对比度(a=距离,b 选角度)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 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。
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。
hx_cooc_feature 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
feature 作为输入)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 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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