blob_split — BLOB split op

• Data kinds: labels2d × labels2d × image2d → labels2d

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

उपयोग

seed से ऊँचे स्थानों के क्रम में region बढ़ाकर जुड़े हुए ढेर को बाँटता है (watershed)।

सबसे ऊँचे distance वाले pixels से शुरू करके, हर pixel पास के पहले से ज्ञात label को अपना लेता है (immersion-प्रकार का watershed, distance के घटते क्रम में चलाया गया)। जिन गुच्छों के पास seed नहीं है उन्हें वैसा ही छोड़ा जाता है -- बाँटने का कोई आधार न होने पर उन्हें मिटा देना झूठ होगा।

segmentation.watersheds_marker का इस्तेमाल इसलिए नहीं किया जाता क्योंकि skimage न होने पर यह चुपचाप दूसरे algorithm (markers से nearest neighbour) पर गिर जाता है। वह fallback image को बिल्कुल नहीं देखता, इसलिए उसी function नाम से कुछ और लौटता है। यहाँ सब कुछ केवल numpy और scipy में सीमित है।

Parameters

labels : array_like

जिसे बाँटना है। blob_label का output (केवल > 0 वाले pixels बाँटे जाते हैं)।

seeds : array_like

blob_seeds का output। labels के बाहर के seeds को ignore किया जाता है।

distance : array_like

priority। आमतौर पर blob_distance का output।

Returns

numpy.ndarray

int32 label image। नंबर 1 से दोबारा दिए जाते हैं।

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)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

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

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

इसी category के (split)

blob_distance · blob_seeds

*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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