fullseye
blob_count — 2D features op
- データ種:
region→feature - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "blob_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) - HALCON 相当:
count_obj(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
Number of connected components in the region (HALCON count_obj).
2026-08-30: 8 連結既定に修正(HALCON パリティ — connection/計数の既定は
8 連結。従来は scipy.ndimage.label の既定 = 4 連結で、対角接触した 2 画素を
2 個と数えていた: KNOWN_ISSUES #1)。旧 4 連結は connectivity=4 で。
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
blob_count 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 - poc_real_coin_metrology —
py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py - quickstart —
py -3.11 examples/quickstart.py
型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)
同カテゴリ(features)
area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect · cv_cc_count
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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