features op• 数据种类:region → feature
• 调用:fullseye.apply(img, "compactness", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:compactness(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入,右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z),一维序列为折线,体数据为沿 z 的最大值投影,视频为中间帧,复数图像为幅值;无法成像的返回值直接显示数值。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
阶段(前置算子 → 本算子,从左到右):
▸ compactness: 处理阶段 (文档网站)
紧凑度 周长² / (4π・面积)。圆为 1,越细长/越粗糙/孔洞越多则越大,没有上限。与 HALCON 的 compactness(Shape factor for the compactness of a region.)是同一个量。
★2026-09-26 之前先 /10 再用 min(1.0, ...) 截断 —— 这是为了把值收在 [0,1] 内的权宜之计,但 周长²/(4π·面积) 超过 10 的形状(宽 2 px 时即长度 80 以上的划痕)全部被压成 1.0。在划痕、裂纹这类最想看的区域,返回的却是“形状不同、数值相同”。值域 [0,1] 本来就不是 feature 的约定(elliptic_axis 返回 6.35,r3_region_features 返回 18.1),所以没有压缩的理由 —— docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md。
HALCON 用 max(1, C) 从下方截断(因为像素近似可能低于 1), 这里不截断。低于 1 的值本身就是“区域太小、近似不起作用” 这一信息,如有需要可由调用方截断。
a、b 未使用。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中,此块会变成按钮,可当场加载并运行。
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 作为输入)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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