features op• 데이터 종류: region → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "compactness", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: compactness(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ compactness: stages (docs site)
콤팩트니스 `둘레² / (4π・면적). 원이면 1이고 가늘고 길수록, 울퉁불퉁할수록, 구멍이 많을수록 커지며 **상한이 없다**. HALCON의 compactness`(Shape factor for the compactness of a region.)와 같은 양이다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
★2026-09-26 まで `/10 して min(1.0, ...)` で切っていた —— 値を [0,1] に
収めるための便宜だったが、`周囲長²/(4π・面積)` が 10 を超える形(幅 2 px なら
長さ 80 以上の傷)を全部 1.0 に潰していた。傷や割れという、いちばん見たい
領域で「形が違うのに同じ数」が返っていたことになる。値域 [0,1] はそもそも
feature の契約ではない(`elliptic_axis は 6.35、r3_region_features` は
18.1 を返す)ので、潰す理由が無かった ――
`docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md`。
HALCON は `max(1, C)` と下で切る(画素近似で 1 を下回りうるため)が、
ここでは切らない。1 を下回る値は「領域が小さすぎて近似が効いていない」と
いう情報そのもので、必要なら呼ぶ側で切れる。
`a, b` は未使用。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 compactness 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py
feature 를 입력으로 받는 것)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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