fullseye
r2_sort_region — 2D region op
- データ種:
region→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "r2_sort_region", 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:
sort_region(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)。
段階(前置きの op → この op。左から順):
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):
使い方
Keep the k-th largest connected component; k = round(a*(n-1)).
前景マスク(> 0.5)を scipy.ndimage.label(既定の 4 連結)で連結成分に
分け、面積(画素数)の降順に並べて k 番目の成分だけを残す。k は
round(a*(n-1)) を [0, n-1] に clip した整数で、a=0 で最大成分、
a=1 で最小成分、a=0.5 でおおよそ中央の順位の成分。n は成分数。
b は未使用。
返り値は入力と同形の float64 0/1 マスク。成分が無ければ全零。同面積の成分が
複数あるときの順位は保証されない(numpy.argsort の順序に依存)。成分数
n が変わると同じ a でも選ばれる順位が変わる(相対指定)ので、
「最大成分」を確実に取りたいだけなら a=0 か select_largest を使う。
斜め接続だけでつながった画素は別成分として数えられる(4 連結)。前段に
opening_circle でくびれを切っておくと成分単位の選択が安定する。
端の扱い: 画像の外側は背景(0)とみなす(実測。tools/impl2/border_probe.py)。
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
r2_sort_region 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_region —
py -3.11 examples/gallery2d_region.py
型が繋がる次の op(region を入力に取れる)
identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
同カテゴリ(region)
reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
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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