blob_label — BLOB `connect` op

• データ種: mask → labels2d

• 呼び出し: import blob2d; blob2d.blob_label(region: 'Any', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (または opsblob.get("blob_label"))

使い方

二値領域を連結成分に分け、`int32` のラベル画像(背景 0、物体 1..n)を返す。

Parameters

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region : array_like

2-D。`> 0` が前景(bool でも実数でもよい。NaN は背景)。

connectivity : {4, 8}

斜めに触れる 2 画素をつなぐか。既定 8 は `ndimage.label` と

HALCON `connection` の既定に一致する。**4 にすると斜めに接した塊が

別々に数えられる**。

Returns

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numpy.ndarray

`(H, W) の int32`。番号は 1 から連番で歯抜けが無い。

Examples

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>>> import numpy as np

>>> m = np.zeros((6, 9), bool); m[1:4, 1:4] = True; m[1:4, 5:8] = True

>>> int(blob_label(m).max())

詳しい使い方ガイド

• blob_analysis ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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_timelapse_growth — py -3.11 examples/poc_timelapse_growth.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

型が繋がる次の op(`labels2d` を入力に取れる)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

同カテゴリ(`connect`)

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*Provenance: blob2d.py — BLOB operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

blob_label — BLOB connect op

使い方