features op• 資料種類:region → feature
• 呼叫:fullseye.apply(img, "compactness", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:compactness(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
階段(前置運算子 → 本運算子,由左至右):
▸ compactness: 處理階段 (文件網站)
緊湊度 周長² / (4π・面積)。圓為 1,越細長/越粗糙/孔洞越多就越大,沒有上限。與 HALCON 的 compactness(Shape factor for the compactness of a region.)是同一個量。
★2026-09-26 之前先 /10 再用 min(1.0, ...) 截斷 —— 這是為了把值收在 [0,1] 內的權宜之計,但 周長²/(4π·面積) 超過 10 的形狀(寬 2 px 時即長度 80 以上的刮痕)全部被壓成 1.0。在刮痕、裂紋這類最想看的區域,回傳的卻是「形狀不同、數值相同」。值域 [0,1] 本來就不是 feature 的約定(elliptic_axis 回傳 6.35,r3_region_features 回傳 18.1),所以沒有壓縮的理由 —— docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md。
HALCON 用 max(1, C) 從下方截斷(因為像素近似可能低於 1), 這裡不截斷。低於 1 的值本身就是「區域太小、近似不起作用」這一資訊,如有需要可由呼叫端截斷。
a、b 未使用。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。
threshold 0.50 0.50 compactness 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py
feature 作為輸入)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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