blob_select — BLOB `select` op

• データ種: labels2d → labels2d

• 呼び出し: import blob2d; blob2d.blob_select(labels: 'Any', feature: 'str', vmin: 'Optional[float]' = None, vmax: 'Optional[float]' = None, spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (または 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

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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

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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

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)。*

blob_select — BLOB select op

使い方