distance_peaks — SEGMENTATION `watershed3d` op

• データ種: voxel → labels

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import watershed3d; watershed3d.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opssegmentation.get("distance_peaks"))

使い方

前景距離変換の局所極大を `min_distance` NMS で間引いた int マーカ配列を返す。

:func:volops.vol_distance_transform + :func:volops.vol_local_maxima の薄い合成に、

「極大座標→ラベル配列(1 物体 1 シード)」の後処理を足したもの(`watershed_vol` が

内部で使うシード生成を単体で公開=可視化・検証用)。

Parameters

----------

binary : array_like

bool または 0/1 の 3D 前景ボリューム。

min_distance : float

採用シード間の最小ユークリッド距離(voxel)。物体間隔より小さく、物体内ノイズ極大の

間隔より大きく取る。

Returns

-------

markers : ndarray(int32)

binary と同形状。0=シード無し、1..k=各シードラベル。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation 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)

• watershed3d_tour — py -3.11 examples/watershed3d_tour.py

型が繋がる次の op(`labels` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`watershed3d`)

watershed_vol · separate_touching

*Provenance: watershed3d.py — SEGMENTATION 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)。*

distance_peaks — SEGMENTATION watershed3d op

使い方