features op• Datenarten: contour → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "diameter_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: diameter_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Der Durchmesser des minimal umschließenden Kreises (`cv2.minEnclosingCircle), der die Kontur enthält, normiert durch die längste Seitenlänge des Bildes. Eine Metrik, die sich streng genommen von der "maximalen Distanz zwischen zwei Konturpunkten" unterscheidet, die HALCONs diameter_xld` (Maximum distance between two contour or polygon points.) definiert (eine Annäherung über den Durchmesser des umschließenden Kreises; der minimal umschließende Kreis stimmt nicht zwangsläufig mit dem Durchmesser überein, der die beiden am weitesten entfernten Punkte verbindet).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b` は未使用。
• 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.
• 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 · sk_blur_effect
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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