hx_region_to_label — 2D `halcon_ext` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: region_to_label(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

hx_region_to_label: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

しきい値 a で二値化した領域の連結成分をラベル画像に変換(正規化)。

`v > a を前景として ndimage.label(8 近傍)で連結成分にラベル付けし、ラベル番号 1..n を n` で割った

float 画像を返す。背景は 0、成分は `1/n, 2/n, ..., 1` の等間隔の値になる。成分が無ければ全 0。

• `a` → 二値化しきい値(region を渡すときは 0.5 にする)。

• `b` は未使用。

ラベル番号は走査順(左上から)で振られるため、同じ成分でも画像内の他の成分数 `n` が変わると値が変わる。

値で成分を識別する用途にのみ向き、値の大小に意味は無い。成分ごとの統計が欲しければ `hx_region_to_mean`

(平均 gray 値で塗る)を使う。ラベル画像から 1 成分だけを取り出すには `threshold` 系で値域を切る。

• 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。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

hx_region_to_label 0.50 0.50

• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

hx_region_to_label — 2D halcon_ext op