classify_shape — 2D classification op

• データ種: region → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "classify_shape", 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)

*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(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

最大の連結領域について円形度（circularity）を計算する形状分類の基礎特徴量。対応する単体の HALCON op は指定されていない。

`a, b は未使用。最大面積の連結成分について 4π×面積 / 周長² を計算し、理想円で 1 になるよう min(1.0, ...) で頭打ちにする（数値誤差で 1 をわずかに超えるのを防ぐ）。周長は領域からその侵食を引いた境界画素数（_region_boundary` と同じ考え方）で近似するため、輪郭ベースの周長より粗い。前景が無ければ 0 を返す。コード中のコメントの通り、OCR・良否判定など「形状で分類する」処理の土台として使うことを想定している。

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
classify_shape 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

型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(classification)

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*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)。*

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