split op• Datenarten: mask → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_distance(region: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import blob2d; blob2d.blob_distance(region: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsblob.get("blob_distance"))
Abstand jedes Vordergrundpixels zum nächstgelegenen Hintergrund. Die Einheit ist ein Vielfaches von spacing.
Genau scipy.ndimage.distance_transform_edt. Der Grund für einen eigenen Einstiegspunkt ist, dass das evolvierte op distance_transform sein Ergebnis auf das Maximum normiert zurückgibt (gemessen in poc_cell_counting: das Ausgabemaximum ist immer 1.0), sodass Abstände in Pixeleinheiten nicht zu bekommen sind. Für Wasserscheiden-Saaten braucht man absolute Werte.
>>> import numpy as np
>>> m = np.zeros((21, 21), bool); m[5:16, 5:16] = True
>>> float(blob_distance(m).max()) # bis zur Mitte des 11x11-Quadrats
6.0
• Leitfaden zur Familie blob_analysis
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py
• poc_bone_trabecular_thickness — py -3.11 examples/poc_bone_trabecular_thickness.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
image2d als Eingabe)blob_seeds · blob_split · blob_overlay
split)*Provenance: blob2d.py — BLOB Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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