blob_split — BLOB split op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d × image2d → labels2d

• 호출: import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'(또는 opsblob.get("blob_split"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

種から高いところ順に領域を広げて、融合した塊を割る(分水嶺)。

`distance` の高い画素から順に、隣接する既知のラベルを取り込んでいく

(immersion 型の分水嶺を、距離の降順で回す形)。**種を持たない塊はその

まま残す** —— 割る材料が無いのに消すのは嘘になるため。

`segmentation.watersheds_marker` を使わないのは、**skimage が無い環境で

黙って別の算法(マーカーからの最近傍)に落ちる**から。落ちた先は画像を

一切見ないので、同じ関数名で違うものが返る。ここは numpy と scipy だけで

閉じる。

Parameters

----------

labels : array_like

割る対象。:func:blob_label の出力(`> 0` の画素だけが割られる)。

seeds : array_like

:func:blob_seeds の出力。`labels` の外にある種は無視する。

distance : array_like

優先度。ふつうは :func:blob_distance の出力。

Returns

-------

numpy.ndarray

`int32` のラベル画像。番号は 1 から振り直す。

자세한 사용 가이드

• blob_analysis 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(labels2d 를 입력으로 받는 것)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

같은 카테고리(split)

blob_distance · blob_seeds

*Provenance: blob2d.py — BLOB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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