blob_select — BLOB `select` op

• 데이터 종류: labels2d → labels2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_select(labels: 'Any', feature: 'str', vmin: 'Optional[float]' = None, vmax: 'Optional[float]' = None, spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import blob2d; blob2d.blob_select(labels: 'Any', feature: 'str', vmin: 'Optional[float]' = None, vmax: 'Optional[float]' = None, spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsblob.get("blob_select"))

사용법

특징량이 [vmin, vmax]에 드는 물체만 남긴다(번호는 1부터 다시 매긴다).

Parameters

labels : array_like

blob_label 의 출력.

feature : str

FEATURE_KEYS 중 하나. 모르는 키는 후보를 나열하고 거부한다.

vmin, vmax : float or None

양 끝(포함). None 은 그쪽을 열어 둔다. 둘 다 None 이면

"아무것도 선택하지 않은" 것이므로 거부한다 —— 전부 통과시킬 의도라면 호출하지 않으면 된다.

spacing : float

blob_features 와 같은 의미. area 나 perimeter 를

물리 단위로 자를 때 필요하다.

Returns

numpy.ndarray

int32 라벨 영상. 남은 물체는 1..k 의 연번이 된다

(원래 번호는 남기지 않는다). 원래 번호가 필요하면

blob_features(labels)["label"] 을 먼저 받아 둘 것.

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_particle_sizing — py -3.11 examples/poc_particle_sizing.py

• poc_pipe_wall_loss — py -3.11 examples/poc_pipe_wall_loss.py

• poc_pv_thermal_survey — py -3.11 examples/poc_pv_thermal_survey.py

• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py

• poc_weld_radiograph_porosity — py -3.11 examples/poc_weld_radiograph_porosity.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels2d` 를 입력으로 받는 것)

blob_features · blob_select_largest · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

같은 카테고리(`select`)

blob_select_largest

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

blob_select — BLOB select op

사용법