classify_shape — 2D `classification` op

• Datenarten: region → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "classify_shape", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

classify_shape: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ classify_shape: stages (docs site)

Verwendung

Ein grundlegendes Merkmal zur Formklassifikation, das die Rundheit (circularity) der größten zusammenhängenden Region berechnet. Es ist kein einzelner entsprechender HALCON-Operator angegeben.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`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。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
classify_shape 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (`classification`)

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*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

classify_shape — 2D classification op