eccentricity_xld — 2D `features` op

• Datenarten: contour → match

• Aufruf: fullseye.apply(img, "eccentricity_xld", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: eccentricity_xld (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

eccentricity_xld: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ eccentricity_xld: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Kontur-Gegenstück zu eccentricity. Für die größte Kontur werden (Anisometry, Bulkiness, StructureFactor) als dreikomponentiger Vektor der Sortierung match geliefert. Dieselben drei Werte und dieselben Formeln wie HALCONs eccentricity_xld (Shape features derived from the ellipse parameters of contours or polygons.).

★Ra/Rb werden aus den geometrischen Momenten der eingeschlossenen Fläche abgeleitet. Bis 2026-09-26 wurde cv2.fitEllipse (eine Anpassung nach kleinsten Quadraten an die Kontur-„Punkte“) verwendet, was bei langgestreckten Formen weit danebenlag -- Anisometry 39.1 gegenüber 20.65 bei einem 4x80-Balken. HALCONs Definition ist die aus den Momenten abgeleitete.

Gibt es zu wenige Punkte oder ist die Fläche 0, werden die Kreiswerte (1, 1, 0) geliefert. Ohne cv2 hält der Operator mit MissingDependencyError an. a, b werden nicht verwendet.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
sk_find_contours 0.50 0.50
eccentricity_xld 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `match` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

eccentricity_xld — 2D features op