features op• Data kinds: region → feature
• Call: fullseye.apply(img, "compactness", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: compactness (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ compactness: stages का figure (docs site)
Compactness perimeter^2 / (4pi * area)। वृत्त के लिए 1, और लंबा-पतला/दाँतेदार/ज़्यादा छेदों वाला होने पर बढ़ता है, और इसकी ऊपरी सीमा नहीं है। HALCON के compactness (Shape factor for the compactness of a region.) वाली ही मात्रा।
★2026-09-26 तक यह /10 करके min(1.0, ...) से काटता था -- यह मान को [0,1] में रखने की सुविधा थी, लेकिन जिन आकारों का perimeter²/(4π·area) 10 से अधिक हो (2 px चौड़ाई पर 80 या अधिक लंबाई की खरोंच), उन सबको पूरी तरह 1.0 में दबा देता था। यानी खरोंच और दरार जैसे सबसे अधिक देखने लायक क्षेत्रों में "आकार अलग, संख्या वही" लौट रही थी। मान की सीमा [0,1] कभी भी feature के contract का हिस्सा नहीं थी (elliptic_axis 6.35 और r3_region_features 18.1 लौटाते हैं), इसलिए दबाने का कोई कारण नहीं था -- docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md।
HALCON max(1, C) से नीचे की ओर से काटता है (क्योंकि pixel सन्निकटन में मान 1 से कम हो सकता है), लेकिन यहाँ नहीं काटा जाता। 1 से कम मान स्वयं यह जानकारी है कि "region इतना छोटा है कि सन्निकटन काम नहीं कर रहा", ज़रूरत हो तो call करने वाला पक्ष इसे काट सकता है।
a, b का उपयोग नहीं होता।
• gallery2d_features family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
threshold 0.50 0.50 compactness 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py
feature को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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