blob_split — BLOB split op

• Datenarten: labels2d × labels2d × image2d → labels2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsblob.get("blob_split"))

Verwendung

Lässt Regionen von den Saatpunkten aus in der Reihenfolge von den höchsten Stellen an wachsen und trennt verschmolzene Klumpen (Wasserscheide).

Beginnend bei den Pixeln mit dem höchsten distance übernimmt jedes ein benachbartes, bereits bekanntes Label (Wasserscheide vom Immersion-Typ, in absteigender Distanz durchlaufen). Klumpen ohne Saat bleiben unverändert -- sie zu löschen, obwohl nichts zum Auftrennen da ist, wäre eine Lüge.

segmentation.watersheds_marker wird nicht verwendet, weil es in einer Umgebung ohne skimage stillschweigend auf einen anderen Algorithmus (nächster Nachbar ab den Markern) zurückfällt. Dieser Rückfall sieht das Bild überhaupt nicht an, sodass unter demselben Funktionsnamen etwas anderes zurückkommt. Hier bleibt alles in numpy und scipy geschlossen.

Parameters

labels : array_like

Was aufgetrennt wird. Ausgabe von blob_label (nur Pixel > 0 werden aufgetrennt).

seeds : array_like

Ausgabe von blob_seeds. Saaten außerhalb von labels werden ignoriert.

distance : array_like

Priorität. Üblicherweise die Ausgabe von blob_distance.

Returns

numpy.ndarray

int32-Labelbild. Die Nummern werden ab 1 neu vergeben.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie blob_analysis

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen labels2d als Eingabe)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

Gleiche Kategorie (split)

blob_distance · blob_seeds


*Provenance: blob2d.py — BLOB Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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