labels_to_indices — REPRCONV index op

• 데이터 종류: labels → indices

• 호출: import reprconv; reprconv.labels_to_indices(labels)(또는 opsreprconv.get("labels_to_indices"))

사용법

`labels → 배경이 아닌 인덱스 (N,). :func:indices_to_labels` 의 반대 방향.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

2-D 以上のラベル画像も受ける —— その場合の添字は

**`labels.ravel() への添字**(C 順)である。np.unravel_index` で

座標へ戻せるが、戻すには元の shape が要るので、この向きは

`shape` を捨てている(不可逆)。

Args:

labels: 任意次元の整数/実ラベル配列。

Returns:

(N,) int64。ラベルが 0 でない位置の平坦添字(昇順)。

Raises:

ValueError: 空 / 非有限 / 非背景が 1 つも無い。

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)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(indices 를 입력으로 받는 것)

indices_to_labels · select_points

같은 카테고리(index)

indices_to_labels · select_points

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

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