fullseye
r3_label_to_region — 2D region op
- データ種:
region→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "r3_label_to_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:
label_to_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 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):
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
ラベル画像から 1 つのグレー値（ラベル）を持つ画素だけを抽出する（HALCONlabel_to_region に相当）。
入力を 3 桁に丸めた上で 0 より大きい値をラベルとみなし、昇順に並べたround(a * (ラベル数-1)) 番目のラベルを選んで、その値を持つ画素を領域として返す。b は未使用。単純な 0/1 マスクはラベルが 1 つしか無いので常にその前景が返る。
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。
threshold 0.50 0.50
r3_label_to_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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