fullseye

label_components — 3D regionprops op

• データ種: voxel → labels
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.label_components(vol, connectivity: 'int' = 26) (実装を直接呼ぶなら import regionprops3d; regionprops3d.label_components(vol, connectivity: 'int' = 26)、台帳から引くなら ops3d.get("label_components"))
• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.label_components(...) は宣言 out 型 labels の値だけを返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.label_components.raw(...)、または regionprops3d.label_components を直接呼ぶ。
  • 本体の返り: (labels, n) → labels

使い方

3D 二値ボリュームを連結成分にラベリングする。

Parameters

vol : array_like bool または 0/1 の 3D 配列。 connectivity : int 6(面) / 18(面+辺) / 26(面+辺+角)のいずれか。

Returns

labels : ndarray(int) vol と同形状。背景 0、各連結成分に 1..n のラベル。 n : int 連結成分数。

補足:

• 入力は astype(bool) で二値化する。0 以外はすべて前景で、float の NaN も True(前景)になる点に注意。
• 軸順は (z, y, x) = numpy の配列軸順。labels の dtype は scipy.ndimage.label の返す整数型(通常 int32)。前景が無い/空配列なら int32 のゼロ配列と 0 を返す。
• ラベル番号の付与順は scipy の走査順で、体積順ではない。
• Raises ValueError: 3 次元でない入力、connectivity が 6/18/26 以外。
• 接触している物体は 1 成分に融合する。分離が要るなら前段で morph_erode3d / morph_open3d や vol_watershed で切る。
• 後段: region_props(計測)、largest_component / filter_by_volume(選別)、vol_select_labels(特徴でふるい)、vol_colorize_labels(可視化)。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• region_props_3d — py -3.11 examples_3d/region_props_3d.py
• watershed3d — py -3.11 examples_3d/watershed3d.py

型が繋がる次の op(labels を入力に取れる)

fuse_to_voxel · vol_region_props

同カテゴリ(regionprops)

region_props · largest_component · filter_by_volume · inner_box3 · vol_label · vol_region_props

---

Provenance: regionprops3d.py — 3D 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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