blob_select_largest — BLOB select op

• Data kinds: labels2d → labels2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_select_largest(labels: 'Any', count: 'int' = 1) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import blob2d; blob2d.blob_select_largest(labels: 'Any', count: 'int' = 1) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsblob.get("blob_select_largest"))

उपयोग

क्षेत्रफल के घटते क्रम में केवल count object रखता है (क्रमांक क्षेत्रफल के घटते क्रम में फिर से दिए जाते हैं)।

जब area बराबर हो, तो छोटे मूल नंबर वाला पहले आता है (हर run में क्रम न बदले, इसलिए argsort को stable sort पर तय किया गया है)। count अगर objects की संख्या से ज़्यादा हो, तब भी जितने हैं उतने लौटाए जाते हैं (कमी को exception नहीं माना जाता -- "top 3" माँगने पर केवल 2 मिलना कोई गड़बड़ी नहीं है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• blob_analysis family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_gear_tooth_metrology — py -3.11 examples/poc_gear_tooth_metrology.py

• poc_solder_fillet_aoi — py -3.11 examples/poc_solder_fillet_aoi.py

• poc_wound_area_tracking — py -3.11 examples/poc_wound_area_tracking.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (labels2d को input के रूप में लेते हैं)

blob_features · blob_select · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

इसी category के (select)

blob_select

*Provenance: blob2d.py — BLOB operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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