measure op• 데이터 종류: labels2d → table
• 호출: import blob2d; blob2d.blob_features(labels: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'dict'(또는 opsblob.get("blob_features"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
物体ごとの形の特徴量を、鍵ごとに 1 本の配列で返す。
Parameters
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labels : array_like
:func:blob_label の出力(整数、背景 0)。
spacing : float
画素 1 個の大きさ[単位/px]。長さにこれを、面積にその 2 乗を掛ける。
既定 1.0 = 画素のまま。
Returns
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dict
`n(物体数)、spacing、units`(項目 → 単位の対応)と、
長さ `n の配列 19 本(:data:FEATURE_KEYS`)。物体が 0 個でも
鍵は全部揃えて空配列で返す(呼び手が分岐しなくて済む)。
Notes
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• `angle` は行列座標系の傾き(+列 → +行 が正 = 画面では時計回り)。
• `major / minor` は同じ 2 次モーメントを持つ楕円の軸長
(`4 sqrt(lambda)`)。画素の並びの外接ではないので、正方形に対しては
辺長より少し長く出る —— これは定義どおりで、誤差ではない。
• `circularity は 4 pi A / P^2。**HALCON の circularity` は
「面積 / 最遠点を半径とする円の面積」で別物**なので、値を突き合わせる
ときは定義を確かめること。
• `touches_border` が True の物体は、面積も周長も切れた分だけ小さい。
数える前に捨てるか、真値の側も同じ規約で数えること。
Examples
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>>> import numpy as np
>>> m = np.zeros((20, 20), bool); m[4:14, 4:9] = True
>>> f = blob_features(blob_label(m))
>>> int(f["n"]), float(f["area"][0])
(1, 50.0)
• 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.
• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py
• poc_nuclei_ploidy — py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py
• poc_particle_sizing — py -3.11 examples/poc_particle_sizing.py
• poc_particle_tracking — py -3.11 examples/poc_particle_tracking.py
• poc_sea_ice_concentration — py -3.11 examples/poc_sea_ice_concentration.py
• poc_traffic_counting — py -3.11 examples/poc_traffic_counting.py
• poc_vessel_network — py -3.11 examples/poc_vessel_network.py
• poc_wound_area_tracking — py -3.11 examples/poc_wound_area_tracking.py
table 를 입력으로 받는 것)—
measure)—
*Provenance: blob2d.py — BLOB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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