fullseye
hx_region_to_label — 2D halcon_ext op
- データ種:
image→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", 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:
region_to_label(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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
しきい値 a で二値化した領域の連結成分をラベル画像に変換(正規化)。
v > a を前景として ndimage.label(8 近傍)で連結成分にラベル付けし、ラベル番号 1..n を n で割った
float 画像を返す。背景は 0、成分は 1/n, 2/n, ..., 1 の等間隔の値になる。成分が無ければ全 0。
a→ 二値化しきい値(region を渡すときは 0.5 にする)。bは未使用。
ラベル番号は走査順(左上から)で振られるため、同じ成分でも画像内の他の成分数 n が変わると値が変わる。
値で成分を識別する用途にのみ向き、値の大小に意味は無い。成分ごとの統計が欲しければ hx_region_to_mean
(平均 gray 値で塗る)を使う。ラベル画像から 1 成分だけを取り出すには threshold 系で値域を切る。
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。
hx_region_to_label 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_halcon_ext —
py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
同カテゴリ(halcon_ext)
hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
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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