blob_features — BLOB `measure` op

• データ種: labels2d → table

• 呼び出し: import blob2d; blob2d.blob_features(labels: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'dict' (または opsblob.get("blob_features"))

使い方

物体ごとの形の特徴量を、鍵ごとに 1 本の配列で返す。

Parameters

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labels : array_like

:func:blob_label の出力(整数、背景 0)。

spacing : float

画素 1 個の大きさ[単位/px]。長さにこれを、面積にその 2 乗を掛ける。

既定 1.0 = 画素のまま。

Returns

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dict

`n(物体数)、spacing、units`(項目 → 単位の対応)と、

長さ `n の配列 19 本(:data:FEATURE_KEYS`)。物体が 0 個でも

鍵は全部揃えて空配列で返す(呼び手が分岐しなくて済む)。

Notes

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• `angle` は行列座標系の傾き(+列 → +行が正 = 画面では時計回り)。

• `major / minor` は同じ 2 次モーメントを持つ楕円の軸長

(`4 sqrt(lambda)`)。画素の並びの外接ではないので、正方形に対しては

辺長より少し長く出る —— これは定義どおりで、誤差ではない。

• `circularity は 4 pi A / P^2。**HALCON の circularity` は

「面積 / 最遠点を半径とする円の面積」で別物**なので、値を突き合わせる

ときは定義を確かめること。

• `touches_border` が True の物体は、面積も周長も切れた分だけ小さい。

数える前に捨てるか、真値の側も同じ規約で数えること。

Examples

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>>> import numpy as np

>>> m = np.zeros((20, 20), bool); m[4:14, 4:9] = True

>>> f = blob_features(blob_label(m))

>>> int(f["n"]), float(f["area"][0])

(1, 50.0)

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_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py

• poc_nuclei_ploidy — py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py

• poc_particle_sizing — py -3.11 examples/poc_particle_sizing.py

• poc_particle_tracking — py -3.11 examples/poc_particle_tracking.py

• poc_sea_ice_concentration — py -3.11 examples/poc_sea_ice_concentration.py

• poc_traffic_counting — py -3.11 examples/poc_traffic_counting.py

• poc_vessel_network — py -3.11 examples/poc_vessel_network.py

• poc_wound_area_tracking — py -3.11 examples/poc_wound_area_tracking.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`measure`)

—

*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)。*

blob_features — BLOB measure op

使い方