blob_count — 2D `features` op

• Datenarten: region → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "blob_count", 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)

blob_count: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ blob_count: Stufen (Doku-Website)

Verwendung

Anzahl der Zusammenhangskomponenten in der Region (HALCON count_obj).

Markiert die Zusammenhangskomponenten des Vordergrunds v > 0.5 und gibt ihre Anzahl als np.float64 zurück (0, wenn kein Vordergrund vorhanden ist). a, b werden nicht verwendet.

2026-08-30: auf 8-Zusammenhang als Standard korrigiert (HALCON-Parität - der Standard von connection/Zählung ist 8-Zusammenhang. Bisher galt der Standard von scipy.ndimage.label = 4-Zusammenhang, und 2 diagonal sich berührende Pixel wurden als 2 gezählt: KNOWN_ISSUES #1). Den alten 4-Zusammenhang gibt es mit connectivity=4.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

threshold 0.50 0.50
blob_count 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py

• quickstart — py -3.11 examples/quickstart.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity · feature_to_img

Gleiche Kategorie (`features`)

effective_bit_depth · 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).*

blob_count — 2D features op