features op• 데이터 종류: region → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "rectangularity", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: rectangularity(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):
▸ rectangularity: 단계 (문서 사이트)
직사각형도. 1차·2차 모멘트가 같은 직사각형을 만들고, 영역과의 차이 면적을 그 직사각형의 면적으로 정규화한다(1 - |영역 XOR 직사각형| / |직사각형|). 직사각형이면 1이다. HALCON의 rectangularity(Shape factor for the rectangularity of a region.)와 같은 정의이다.
★2026-09-26까지 축에 평행한 외접 사각형과의 비(skimage의 extent)였다. 방향을 보지 않으므로 같은 직사각형을 30도 돌리기만 해도 1.000이 0.359로 떨어졌다 (HALCON은 0.998 그대로). docs/hardening/halcon-named-shape-factors.md.
★정사각형이나 원처럼 2차 모멘트로 방향이 정해지지 않는 형상에서는 「같은 모멘트를가진 사각형」이 방향의 수만큼 존재해 정의가 방향을 정하지 못한다. 여기서는 겹침이 최대가되는 방향을 고른다 —— 그대로 임의의 방향으로 맞추면 정사각형이 0.651이 되어 HALCON의「사각형이면 1」과 어긋난다. HALCON도 이런 형상에서는 최대 10% 과소평가한다고 명기한다.
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 rectangularity 0.50 0.50
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py
feature 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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