blob_region — BLOB `extract` op

• 데이터 종류: labels2d → mask

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_region(labels: 'Any', index: 'int') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import blob2d; blob2d.blob_region(labels: 'Any', index: 'int') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsblob.get("blob_region"))

사용법

물체 1개를 이진 영역(bool)으로 추출한다. index는 1부터 시작.

labels == index 를 반환할 뿐인 선택 op. 번호는 blob_label 이 매긴 1..n 의연번이며, 0 은 배경.

• labels: 2-D 정수 라벨 영상(blob_label / blob_select / blob_split 의 출력). bool 마스크는 거부("여러 물체를 1 개로 측정하는" 사고를 막기 위해, 먼저 blob_label 을 적용하도록 유도한다). float 도 거부(0.999 가 어느 물체인지 정할 수 없다). 음의 번호가 있으면 ValueError.

• index: 1 <= index <= labels.max() 인 int. 0(배경)이나 범위 밖은 ValueError. blob_features 의 label 열, blob_select_largest 의결과(1 부터 다시 매겨진다)와 같은 번호 체계.

• 반환값: (H, W) 의 bool. 비는 일은 없다(번호는 반드시 존재한다 ―― 단, blob_select 로 번호를 다시 매기지 않은 자작 라벨에 결번이 있으면전부 False 가 반환될 수 있다).

뽑은 영역은 blob_distance(거리 변환)나 blob_overlay 의 겹쳐 그리기, annotate_outline 의 윤곽 그리기에 그대로 넘길 수 있다.

자세한 사용 가이드

• blob_analysis 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py

• poc_particle_sizing — py -3.11 examples/poc_particle_sizing.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`mask` 를 입력으로 받는 것)

blob_label · blob_distance

같은 카테고리(`extract`)

blob_boundaries · blob_overlay

*Provenance: blob2d.py — BLOB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

blob_region — BLOB extract op

사용법