cv_cc_count — 2D `features` op

• Datenarten: region → feature

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

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

Verwendung

Zählung zusammenhängender Komponenten (ein skalares Merkmal, OpenCV-Implementierung). Zählt die Anzahl der zusammenhängenden Komponenten (Vordergrund-Klumpen) in einer Binärregion - gibt die Anzahl zurück, nachdem 1 für das Hintergrund-Label abgezogen wurde.

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

HALCON の connection(Compute connected components of a region.)に相当(近似。分割結果ではなく個数のみを返す)。実装は `cv2.connectedComponents(_u8(binm(v)))[0] - 1`。a, b は未使用。connectivity は OpenCV の既定(8 連結)のまま。

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

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

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

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

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

cv_cc_count — 2D features op