blob_count — 2D `features` op

• Datenarten: region → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "blob_count", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: count_obj (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Anzahl der Zusammenhangskomponenten in der Region (HALCON count_obj).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

2026-08-30: 8 連結既定に修正(HALCON パリティ — connection/計数の既定は

8 連結。従来は scipy.ndimage.label の既定 = 4 連結で、対角接触した 2 画素を

2 個と数えていた: KNOWN_ISSUES #1)。旧 4 連結は connectivity=4 で。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect · cv_cc_count

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

blob_count — 2D features op