select op• Datenarten: labels2d → labels2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_select_largest(labels: 'Any', count: 'int' = 1) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import blob2d; blob2d.blob_select_largest(labels: 'Any', count: 'int' = 1) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsblob.get("blob_select_largest"))
Behält nur count Objekte in absteigender Reihenfolge der Fläche (die Nummern werden in absteigender Reihenfolge der Fläche neu vergeben).
Bei gleicher Fläche kommt das Objekt mit der kleineren ursprünglichen Nummer zuerst (argsort ist auf eine stabile Sortierung festgelegt, damit sich die Reihenfolge zwischen Läufen nicht ändert). Ist count größer als die Objektanzahl, wird zurückgegeben, was vorhanden ist (ein Mangel ist keine Exception -- nach "den oberen 3" zu fragen und nur 2 zu bekommen, ist keine Anomalie).
• Leitfaden zur Familie blob_analysis
• 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.
• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py
• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py
• poc_solder_fillet_aoi — py -3.11 examples/poc_solder_fillet_aoi.py
• poc_wound_area_tracking — py -3.11 examples/poc_wound_area_tracking.py
labels2d als Eingabe)blob_features · blob_select · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay
select)*Provenance: blob2d.py — BLOB Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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