area_center — 2D features op

• Datenarten: region → match

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

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

area_center: 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):

▸ area_center: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Gibt Fläche und Schwerpunkt einer Region als 3-Komponenten-Vektor (Fläche [Pixelanzahl], Schwerpunkt-Zeile [px], Schwerpunkt-Spalte [px]) zurück — dieselben drei Werte in denselben Einheiten wie HALCONs area_center (Area and center of regions.).

Da ein einzelner Skalar (Area, Row, Column) nicht tragen kann, liefert der Op — anders als die übrigen Region-Merkmals-Ops — die Sorte match (ein 1-D-Vektor, dieselbe Form wie ncc_locate). Eine leere Region ergibt (0, (H-1)/2, (W-1)/2) (Fläche null, Mitte = Pixelkoordinaten der Bildmitte) — fail-soft.

★Bis 2026-09-26 wurden alle drei Komponenten durch die Bildgröße auf Werte zwischen 0 und 1 geteilt (Flächenanteil, normierter Schwerpunkt). Jetzt sind es Pixel (docs/hardening/dimensional-features-were-normalised.md). Wer normierte Werte braucht, teilt die Fläche durch H*W, die Zeile durch H-1 und die Spalte durch W-1.

a und 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
area_center 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

• example_inner_diameter_mm — py -3.11 examples/example_inner_diameter_mm.py

• 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).*

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