features op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_blur_effect", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Schätzung des Unschärfegrads (ein skalares Merkmal). Verwischt das Bild absichtlich noch etwas stärker und vergleicht, wie stark sich die Kantenschärfe zwischen Original und erneut verwischter Version ändert, wobei ein Score von 0 (keine Unschärfe) bis 1 (maximal unscharf) zurückgegeben wird -- quantifiziert Fokus/Bewegungsunschärfe ohne Referenzbild.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `measure.blur_effect(v)`。a, b は未使用 —— 再ぼかしフィルタのサイズは既定値(11)のまま。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
sk_blur_effect 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature als Eingabe)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · cv_cc_count
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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