名称
entropy_gray - 确定图像的熵和各向异性。
用法
entropy_gray(Regions, Image : : : Entropy, Anisotropy)
描述
算子entropy_gray创建输入图像中灰度值的相对频率的直方图，并根据以下公式从这些频率计算来自区域的每个区域的熵和各向异性系数：
rel[i]对应灰度值频率的直方图
i为输入图像的灰度值（0..255）
k为(rel[i])> = 0.5最小可能的灰度值
注意
请注意，算子entropy_gray仅考虑给定的区域，并忽略输入图像Image的任何先前设置的域。
并行
● 多线程类型：可重入（与非独占算子并行运行）。
● 多线程范围：全局（可以从任何线程调用）。
● 在元组级别自动并行化处理。
参数
Regions (input_object) region(-array) → object
要确定特征的区域。
Image (input_object) singlechannelimage → object (byte)
灰度值图像。
Entropy (output_control) real(-array) → (real)
信息内容（熵）的灰度值。
Assertion: (0 <= Entropy) && (Entropy <= 8)
Anisotropy (output_control) real(-array) → (real)
测量灰度值分布的对称性。
复杂度
如果F是该区域的面积，则运行时复杂度为O（F + 255）。
结果
如果输入了具有定义的灰度值的图像并且参数是正确的，则算子entropy_gray返回值2（H_MSG_TRUE）。 通过算子set_system（::'no_object_result'，<Result> :)设置空输入情况下的行为（没有可用的输入图像），空区域的行为通过set_system（::'empty_region_result'<结果>:)。 如有必要，会引发异常。
Alternatives
select_gray
See also
entropy_image, gray_histo, gray_histo_abs, fuzzy_entropy, fuzzy_perimeter
模块
Foundation
HDevelop例程
entropy_gray.hdev 计算图像的熵和各向异性
classify_wood.hdev 根据其表面纹理对不同种类的木材进行分类