diagnose op• Data kinds: voxel → table
• Call: import volcolor; volcolor.vol_label_color_flicker(vol_binary, axis='z', seed: 'int' = 0, connectivity: 'int' = 26, connectivity_2d: 'int' = 8) (or opsvolcolor.get("vol_label_color_flicker"))
Count the difference between "segment then colour" and "colour then segment".
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同じ 2 値ボリュームに対して 2 通りの手順を踏む:
A. スライスごと ―― 各断面を 2-D で連結成分ラベリングし、
:func:imgio.colorize_labels と同じパレットで色を付ける。
断面ごとに番号が振り直されるので、同じ部品でも層が変われば色が変わりうる。
B. ボリュームで ―― :func:volops.vol_label でラベリングしてから
:func:vol_colorize_labels で色を付け、あとで切る。
返りは dict:
`n_components 3-D 成分数 · n_slices` 断面の数 ·
`slices_with_change` A で 1 つ以上の成分の色が変わった断面の本数 ·
`changed_pairs` A で色が変わった (成分, 断面) の組の数 ·
`changed_components` A で一度でも色が変わった成分の数 ·
`volume_slices_with_change / volume_changed_pairs` /
`volume_changed_components` B の同じ量(構造上 0) ·
`pairs_checked` 比較した (成分, 断面) の総数 ·
`flicker_rate changed_pairs / pairs_checked`。
比較の定義:各 3-D 成分 `c について、c` が現れる最初の断面での色を
基準とし、以降の断面で `c` の画素の最頻色が基準と違えば 1 件と数える
(1 つの 3-D 成分が 1 断面で複数の 2-D 片に割れることがあるため、代表は
最頻色。同数の場合は RGB の辞書順で小さい方 = 決定的)。
実測(`(24, 48, 48)`・16 球の参照ファントム、seed=0、axis="z"、
`connectivity=26 / connectivity_2d=8):pairs_checked=108`、
`slices_with_change=20 / 24、changed_pairs=62`(57.4 %)、
`changed_components=16 / 16`。B 側は 3 つとも 0 ―― **構造上 0 であって、
たまたま 0 なのではない**(ラベル番号がボリューム全体で一意だから)。
Raises `ValueError` for a bad volume, an unknown *axis*, or a *connectivity*
that is not 6 / 18 / 26 (2-D: 4 / 8).
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
table as input)—
diagnose)—
*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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