features op• 데이터 종류: region → match
• 호출: fullseye.apply(img, "eccentricity", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: eccentricity(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ eccentricity: 단계 (문서 사이트)
타원 파라미터에서 유도한 세 가지 형상 특징 (Anisometry, Bulkiness, StructureFactor)를 match 정렬의 3성분 벡터로 반환한다(스칼라 하나로는 세 값을 표현할 수 없어 area_center와 같은 형태).
Ra/Rb를 같은 모멘트를 가진 타원의 반경, A를 면적이라 하면
Anisometry = Ra/Rb(가늘고 긴 정도. 원에서 1, 하한 1)
Bulkiness = π·Ra·Rb / A(타원을 얼마나 채우지 못하는가. 원에서 1)
StructureFactor = Anisometry·Bulkiness - 1(원에서 0)
HALCON의 eccentricity (Shape features derived from the ellipse parameters.)와 같은 3개 값·같은 식. 3개 모두 무차원이므로 정규화하지 않았다.
★2026-09-26까지 skimage의 이심률 sqrt(1-(b/a)²)라는 3개 중 어느 것도 아닌양을 1개의 스칼라로 반환하고 있었다(원에서 0.0 대 HALCON의 1.0, 4x80 막대에서 0.999 대 20.65). 1개의 스칼라로는 3개 값을 표현할 수 없으므로 area_center와 같은 match sort로 바꿨다. docs/hardening/halcon-named-shape-factors.md.
영역이 비어 있을 때는 원의 값 (1, 1, 0)을 반환하는 fail-soft 사양이다(성분 수는 입력에 따라바뀌지 않는다). a, b는 사용하지 않는다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
threshold 0.50 0.50 eccentricity 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_rotation_invariance_audit — py -3.11 examples/poc_rotation_invariance_audit.py
match 를 입력으로 받는 것)features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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