compactness — 2D features op

• Datenarten: region → feature

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

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

compactness: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ compactness: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Kompaktheit Umfang² / (4π · Fläche). Für einen Kreis ist sie 1 und wächst mit Länglichkeit, Rauheit und Löchern — ohne obere Schranke. Dieselbe Größe wie HALCONs compactness (Shape factor for the compactness of a region.).

★Bis 2026-09-26 wurde /10 gerechnet und mit min(1.0, ...) abgeschnitten -- ein Behelf, um den Wert in [0,1] zu halten, doch jede Form mit Umfang²/(4π·Fläche) über 10 (bei 2 px Breite ein Kratzer ab Länge 80) wurde komplett auf 1.0 gedrückt. Gerade bei Kratzern und Rissen, den Regionen, die man am meisten sehen will, kam also „andere Form, gleiche Zahl“ heraus. Der Wertebereich [0,1] war nie Teil des feature-Vertrags (elliptic_axis liefert 6.35, r3_region_features 18.1), es gab also keinen Grund, ihn zu stauchen -- docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md.

HALCON schneidet mit max(1, C) nach unten ab (weil die Pixelnäherung unter 1 fallen kann), hier wird nicht abgeschnitten. Ein Wert unter 1 ist selbst die Information „die Region ist zu klein, die Näherung greift nicht“, und der Aufrufer kann bei Bedarf abschneiden.

a, b werden nicht verwendet.

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.

In Studio ausprobieren

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.

threshold 0.50 0.50
compactness 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen feature als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (features)

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


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

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.