compactness — 2D `features` op

• データ種: region → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "compactness", 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: compactness(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

compactness: input → output

*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):

▸ compactness: stages (docs site)

使い方

コンパクトさ `周囲長² / (4π・面積)`。円で 1、細長い/ぎざぎざ/穴が多いほど

大きくなり、上限は無い。HALCON の `compactness`（Shape factor for the

compactness of a region.）と同じ量。

★2026-09-26 まで `/10 して min(1.0, ...)` で切っていた —— 値を [0,1] に

収めるための便宜だったが、`周囲長²/(4π・面積)` が 10 を超える形(幅 2 px なら

長さ 80 以上の傷)を全部 1.0 に潰していた。傷や割れという、いちばん見たい

領域で「形が違うのに同じ数」が返っていたことになる。値域 [0,1] はそもそも

feature の契約ではない(`elliptic_axis は 6.35、r3_region_features` は

18.1 を返す)ので、潰す理由が無かった ――

`docs/hardening/compactness-saturated-at-one.md`。

HALCON は `max(1, C)` と下で切る(画素近似で 1 を下回りうるため)が、

ここでは切らない。1 を下回る値は「領域が小さすぎて近似が効いていない」と

いう情報そのもので、必要なら呼ぶ側で切れる。

`a, b` は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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
compactness 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• shape_factors_closed_form — py -3.11 examples/shape_factors_closed_form.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity · feature_to_img

同カテゴリ(`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)。*

compactness — 2D features op

使い方