vol_count — 2D `features` op

• データ種: volume → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "vol_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)

使い方

3D ボリューム中の連結成分（ブロブ）の個数を返す特徴量。対応する HALCON op は指定されていない。

`a, b は未使用。しきい値は 0.5 に固定（v > 0.5 で二値化してから scipy.ndimage.label）。連結性は scipy の既定構造要素（面で接する 6 近傍相当）で、稜・頂点だけで接する（26 近傍でしか繋がらない）ボクセルは別ブロブとして数えられる——2-D の _blob_count` が HALCON パリティのため 8 連結を明示指定しているのとは対照的に、こちらは既定のまま連結性を明示していない。

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 · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect · cv_cc_count

*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)。*

vol_count — 2D features op

使い方