fullseye
rectangularity — 2D features op
- データ種:
region→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "rectangularity", 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:
rectangularity(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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):
使い方
矩形度。同じ 1 次・2 次モーメントを持つ矩形を作り、領域との差の面積を
その矩形の面積で正規化する(1 - |領域 XOR 矩形| / |矩形|)。矩形なら 1。
HALCON の rectangularity（Shape factor for the rectangularity of a
region.）と同じ定義。
★2026-09-26 まで軸平行の外接矩形との比(skimage の extent)だった。
向きを見ないので、同じ長方形を 30 度回しただけで 1.000 が 0.359 に落ちていた
(HALCON は 0.998 のまま)。docs/hardening/halcon-named-shape-factors.md。
★正方形や円のように 2 次モーメントで向きが決まらない形では、「同じモーメントを 持つ矩形」が向きの数だけ在って定義が向きを決めない。ここでは重なりが最大に なる向きを選ぶ —— そのまま任意の向きで当てると正方形が 0.651 になり、HALCON の 「矩形なら 1」と食い違う。HALCON もこの形では最大 10% 過小評価すると明記する。
a, b は未使用。
詳しい使い方ガイド
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
rectangularity 0.50 0.50
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)
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)。
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