compactness_xld — 2D features op

• Datenarten: contour → feature

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

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

compactness_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):

▸ compactness_xld: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Berechnet für die größte Kontur die Kompaktheit max(1, Umfang²/(4π · Fläche)) (das Kontur-Gegenstück zu compactness). Für einen Kreis ist sie 1 und wächst mit Länglichkeit und Rauheit — ohne obere Schranke. Dieselbe Formel wie HALCONs compactness_xld (Shape factor for the compactness of contours or polygons.).

★Bis 2026-09-26 wurde /10 gerechnet und bei 1 gekappt -- derselbe Defekt wie in der Regionsversion steckte auch in der Kontur- version. Wer den Zwilling eines reparierten op übersieht, lässt die Hälfte des Lochs offen (docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md).

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
compactness_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 feature als Eingabe)

identity · feature_to_img

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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