connect_and_holes — 2D `features` op

• Datenarten: region → feature

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

• HALCON-Äquivalent: connect_and_holes (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Zählt die Anzahl der zusammenhängenden Komponenten der Region (8er-Nachbarschaft, derselbe `count-Zweig von _sh_region_feat wie bei count_obj`). a und b werden nicht verwendet.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の `connect_and_holes（連結成分数と穴の数の 2 つを同時に返す演算）のうち**連結成分数だけ**を返す近似 —— feature sort は 1 スカラーしか運べないため、穴の数は含まれない（area_holes` が穴の面積比を別途計算する）。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

connect_and_holes — 2D features op