features op• データ種: image → feature
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsk_orb_count", 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)。*
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)キーポイント検出数。
skimage.feature.ORB で検出・記述を行い、実際に検出できたキーポイント
数を返す(feature 出力)。
`a が要求する最大キーポイント数 n_keypoints` を 50〜450 の範囲で
振る(上限であり、画像のコントラストや構造が乏しいと実際の検出数は
それより少なくなる)。`b` は未使用。テクスチャの豊富さ・特徴点密度の
目安として使える。
• 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。
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。
xsk_orb_count 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature を入力に取れる)features)blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect
*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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