FreeAeon-Fractal

多重分形谱、分形维度、空隙度和傅里叶频谱分析工具包

应用领域

领域 应用 相关模块
医学影像 组织复杂度、异质性分析 多重分形谱、分形维度
材料科学 表面形貌、孔隙结构 分形维度、空隙度
金融分析 价格波动、风险评估 序列多重分形谱
地球科学 地形分析、植被分布 分形维度、空隙度
图像处理 纹理分类、图像分割 所有模块

安装

pip install FreeAeon-Fractal

系统要求：

  • Python 3.6+
  • OpenCV (cv2) 支持

功能模块

模块 类名 功能 文档
多重分形谱 CFAImageMFS 2D图像多重分形谱分析 查看
CFASeriesMFS 1D序列多重分形谱分析 查看
分形维度 CFAImageFD BC/DBC/SDBC三种方法 查看
空隙度分析 CFAImageLAC Gliding/Non-overlapping模式 查看
傅里叶分析 CFAImageFourier 频谱分析、滤波、重构 查看
图像工具 CFAImage 分块、合并、二值化、ROI 查看
可视化 CFAVisual 1D/2D/3D点集和图像显示 查看
样本生成 CFASample 经典分形图案生成（IFS） 查看
GPU加速 CFAImageMFSGPU等 5-20倍性能提升 查看

快速开始

计算图像多重分形谱

import cv2
import numpy as np
from FreeAeonFractal.FAImageMFS import CFAImageMFS

# 读取图像
rgb_image = cv2.imread('./images/face.png')
gray_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 多重分形谱分析
MFS = CFAImageMFS(gray_image, q_list=np.linspace(-5, 5, 26))
df_mass, df_fit, df_spec = MFS.get_mfs()

# 可视化
MFS.plot(df_mass, df_fit, df_spec)

计算图像分形维度

from FreeAeonFractal.FAImageFD import CFAImageFD
from FreeAeonFractal.FAImage import CFAImage

# 二值化
bin_image, threshold = CFAImage.otsu_binarize(gray_image)

# 计算分形维度
fd_bc = CFAImageFD(bin_image).get_bc_fd()
fd_dbc = CFAImageFD(gray_image).get_dbc_fd()
fd_sdbc = CFAImageFD(gray_image).get_sdbc_fd()

# 可视化（新版本包含gray_img参数）
CFAImageFD.plot(rgb_image, gray_image, bin_image, fd_bc, fd_dbc, fd_sdbc)

文档导航

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