fullseye

blob_select — BLOB `select` op

データ種: labels2d → labels2d
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_select(labels: 'Any', feature: 'str', vmin: 'Optional[float]' = None, vmax: 'Optional[float]' = None, spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import blob2d; blob2d.blob_select(labels: 'Any', feature: 'str', vmin: 'Optional[float]' = None, vmax: 'Optional[float]' = None, spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsblob.get("blob_select"))

使い方

特徴量が [vmin, vmax] に入る物体だけ残す(番号は 1 から振り直す)。

Parameters

labels : array_like :func:blob_label の出力。 feature : str :data:FEATURE_KEYS のどれか。知らない鍵は候補を並べて拒否する。 vmin, vmax : float or None 両端(含む)。None は片側を開ける。両方 None は「何も選んでいない」ので拒否する —— 全部通す意図なら呼ばなければよい。 spacing : float :func:blob_features と同じ意味。area や perimeter を物理単位で切るときに要る。

Returns

numpy.ndarray int32 のラベル画像。残った物体は 1..k の連番になる (元の番号は残さない)。元の番号が要るなら blob_features(labels)["label"] を先に取っておくこと。

詳しい使い方ガイド

blob_analysis ファミリガイド

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

poc_particle_sizing — py -3.11 examples/poc_particle_sizing.py
poc_pipe_wall_loss — py -3.11 examples/poc_pipe_wall_loss.py
poc_pv_thermal_survey — py -3.11 examples/poc_pv_thermal_survey.py
poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
poc_weld_radiograph_porosity — py -3.11 examples/poc_weld_radiograph_porosity.py

型が繋がる次の op(`labels2d` を入力に取れる)

blob_features · blob_select_largest · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

同カテゴリ(`select`)

blob_select_largest

Provenance: blob2d.py — BLOB 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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