features op• Datenarten: region → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "count_obj", 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)
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
連結成分の個数を数える(`ndimage.label`、既定 8 連結)。HALCON の
`count_obj/connection` の既定と同じ 8 連結を採用しており、斜めに
接する 2 つの塊は 1 個として数える(4 連結にすると過剰カウントになる例
=セルカウントで実測 342 個 vs 327 個、コード内コメント参照)。HALCON の
`count_obj`(Number of objects in a tuple.)に相当。
`a, b` は未使用。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_features
• 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.
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
feature als Eingabe)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).*
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