cv_cc_count — 2D `features` op

• データ種: region → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "cv_cc_count", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: connection(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

連結成分数のカウント(1 スカラー特徴量、OpenCV 実装)。二値領域中の連結成分(前景の塊)の個数を数える —— 背景ラベル分の 1 を引いてから返す。

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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

cv_cc_count — 2D features op

使い方