r2_union1 — 2D `region` op

• データ種: region → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "r2_union1", 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: union1(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

r2_union1: 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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

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

段階(前置きの op → この op。左から順):

▸ r2_union1: stages (docs site)

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):

▸ r2_union1: other inputs (docs site)

使い方

Union of all connected components into a single mask (OR of labels).

前景マスク(`> 0.5)を scipy.ndimage.label` で連結成分にラベル付けし、

`label > 0` を 1.0 に戻して 1 枚のマスクとして返す。全成分の和集合なので、

結果は「入力を 0/1 に正規化したもの」と同じになる(値の 2 値化と非有限値の

除去が実際の効果)。`a, b` は未使用。

返り値は入力と同形の float64 0/1 マスク。前景が無ければ全零。0.5 以下の

グレー値や NaN/Inf はすべて背景になる。複数のラベル値を持つラベル画像を

受けた場合もラベル番号の区別は消え、単一の前景マスクになる(ラベルごとに

取り出したいなら `r3_label_to_region`)。パイプライン上は「領域を 1 個の

オブジェクトとして扱う」ことを明示する位置づけで、成分単位の選別

(`select_shape / r2_sort_region`)はこの op より前に置く。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_region 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。

Studio で試す

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。

threshold 0.50 0.50
r2_union1 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同カテゴリ(`region`)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region

*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)。*

r2_union1 — 2D region op

使い方