seg_synapse_partners — EMPROOF `wiring` op

• データ種: labels2d × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0) (実装を直接呼ぶなら import segcompare; segcompare.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0)、台帳から引くなら opsemproof.get("seg_synapse_partners"))

使い方

分割から配線図を読む。シナプスの前後の点がどの物体に落ちるかと、(前の物体, 後の物体) の接続の一覧。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

`synapses is a table {"pre": (n, ndim), "post": (n, ndim)} (or an (n, 2, ndim)`

array) holding the two ends of `n synapses in physical units (divided by spacing` per axis, default 1, then floored to a voxel).

Returns `pre_ids / post_ids (the object under each end), connection` (index

of each synapse's connection in `edges), edges ((k, 2)` distinct

(pre object, post object) pairs), `synapses_per_edge, n_background` (synapses

with an end on `background) and n_autapse` (both ends in the same non-background

object — a merge, or a real autapse).

Raises `ValueError: bad labels (as :func:seg_contingency); synapses` not a

table with `pre / post nor an (n, 2, ndim) array; points not (n, ndim)`, non-finite, of different counts or outside the volume; bad spacing.

詳しい使い方ガイド

• emproof 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_em_wiring_errors — py -3.11 examples/poc_em_wiring_errors.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同カテゴリ(`wiring`)

seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

*Provenance: segcompare.py — EMPROOF 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)。*

seg_synapse_partners — EMPROOF wiring op

使い方