blob_count_interval — BLOB `split` op

• データ種: mask → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_count_interval(region: 'Any', rel_lo: 'float' = 0.05, rel_hi: 'float' = 0.15, min_prominence: 'float' = 1.0, round_tol: 'Optional[float]' = None, connectivity: 'int' = 8) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import blob2d; blob2d.blob_count_interval(region: 'Any', rel_lo: 'float' = 0.05, rel_hi: 'float' = 0.15, min_prominence: 'float' = 1.0, round_tol: 'Optional[float]' = None, connectivity: 'int' = 8) -> 'dict'、台帳から引くなら opsblob.get("blob_count_interval"))

使い方

重なった物体を数える。決まらないときは個数ではなく区間を返す(fail-closed)。

融合した塊の中の物体は、距離変換の山として現れる。2 つの円が重なるとくびれができ、くびれが浅くなるほど(山の突出度が小さいほど)「2 個か 1 個か」が決まらなくなる。blob_seeds + blob_split は h を 1 つ選んで 必ず 1 つの個数を返す —— 重なりが深くて決まらない所でも、もっともらしい数が出る。この op は山ごとに突出度を測り、閾値の帯に落ちた山を「あいまい」として個数を lo 〜 hi の区間で返す。区間の幅が 0 のときだけ count を返す。

山の判定(突出度 p、高さ h、相対突出度 p/h。h は内接円の半径にあたる):

• p >= min_prominence かつ p/h >= rel_hi → 確かな山(数える)

• p >= min_prominence かつ rel_lo <= p/h < rel_hi → あいまい(lo には数えず hi には数える)

• それ以外 → 雑音(格子の量子化で出る山。楕円で実測 0.6 px 未満)

相対突出度を使う理由: 等しい半径 r の 2 円が重なり率 o(中心間 d = 2r(1 − o))で重なると、くびれの半幅は w = sqrt(r² − (d/2)²) で、p/h = 1 − sqrt(1 − (1 − o)²) —— 半径によらない。絶対値の h を選ぶと、大きい泡と小さい泡が混ざった画像で片方にしか合わない(poc_cell_counting が記録した穴と同じ形)。既定の帯 0.05〜0.15 は重なり率 0.69〜0.47 に当たる。

round_tol を与えると、山では説明できない面積も拒否する。重なり率が 0.7 を超えると、くびれが格子の量子化に埋もれて山が 1 つしか残らない(2 個が 1 個に見える)。そこで成分の面積を、確かな山とあいまいな山の内接円の面積の和 Σπh² と比べ、面積 > (1 + round_tol + 1/h_min) · Σπh² なら上限を開く(hi = None)。1/h_min は格子の量子化の分(半径 8 px 以上の円板で比 1.09 以下、2026-10-18 実測)。round_tol は許す縦横比 − 1 にあたる(縦横比 a/b の楕円は面積比 a/b)。泡のように丸い物体なら 0.1、細胞のようにいびつなら 0.3 程度。None は形を仮定しない(深い重なりは見逃す)。

区間の上限は保証ではない: hi は山として見えた物体の数で、山を残さずに埋もれた物体(大きい泡に食い込んだ小さい泡など)は hi にも入らない。面積の検査がそれを拾えたときだけ上限を開く。determined が False のときは「数を言えない」ことだけが確かで、区間は目安(実際の泡の形の半合成で、決まらないと答えた塊の真値が hi を 1 個上回る例が出た。poc_dense_bubble_count)。

Parameters

region : array_like

2-D の前景(> 0 が前景)。

rel_lo, rel_hi : float

相対突出度の帯。0 < rel_lo <= rel_hi < 1。

min_prominence : float

突出度の絶対の床 [px]。>= 0。距離変換の量子化の山を落とす。

round_tol : float or None

面積の検査の許し(上を参照)。None で検査しない。

connectivity : {4, 8}

成分と水位の連結の取り方。

Returns

dict

count(区間の幅が 0 なら int、そうでなければ None)、lo、

hi(上限が開いていれば None)、determined、reason、

labels(確かな山だけを種にした分割、int32、内接円の冪図)、labels_hi

(あいまいな山も種にした分割)、components(成分ごとの label / lo /

hi(開いていれば -1)/ status / area / area_ratio)、

peaks(山ごとの component / row / col / height /

prominence / rel_prominence / status(0 雑音・1 あいまい・2 確か))、

params。

Examples

>>> import numpy as np

>>> yy, xx = np.mgrid[0:80, 0:120]

>>> two = ((yy - 40) ** 2 + (xx - 40) ** 2 < 400) | ((yy - 40) ** 2 + (xx - 76) ** 2 < 400)

>>> blob_count_interval(two)["count"] # 重なり率 0.1: 2 個に決まる

>>> deep = ((yy - 40) ** 2 + (xx - 50) ** 2 < 400) | ((yy - 40) ** 2 + (xx - 66) ** 2 < 400)

>>> r = blob_count_interval(deep, round_tol=0.1) # 重なり率 0.6: 決まらない

>>> r["count"] is None, r["lo"]

(True, 1)

来歴(公開文献のみ): Edelsbrunner, Letscher & Zomorodian, *Discrete Comput. Geom.* 28 (2002) 511 —— パーシステンス / Vincent & Soille, *IEEE TPAMI* 13 (1991) 583 —— 分水嶺 / Aurenhammer, *SIAM J. Comput.* 16 (1987) 78 —— 冪図(分割)。

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_dense_bubble_count — py -3.11 examples/poc_dense_bubble_count.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`split`)

blob_distance · blob_seeds · blob_split

*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_count_interval — BLOB split op

使い方