features op• データ種: contour → match
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "eccentricity_xld", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
• HALCON 相当: eccentricity_xld(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ eccentricity_xld: 段階の図 (docs サイト)
eccentricity の輪郭版。最大の輪郭について (Anisometry, Bulkiness, StructureFactor) を match ソートの 3 成分ベクトルで返す。HALCON の eccentricity_xld(Shape features derived from the ellipse parameters of contours or polygons.)と同じ 3 値・同じ式。
★Ra/Rb は囲まれた面積の幾何モーメントから導く。2026-09-26 まで cv2.fitEllipse(輪郭「点」への最小二乗当てはめ)を使っていて、細長い形で大きく外れていた —— 4x80 の棒で Anisometry 39.1 対 20.65。HALCON の定義はモーメント由来の方である。
cv2 が無い、点数が足りない、面積が 0 のときは円の値 (1, 1, 0) を返す。a, b は未使用。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
threshold 0.50 0.50 sk_find_contours 0.50 0.50 eccentricity_xld 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
match を入力に取れる)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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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