blob_split — BLOB `split` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d × image2d → labels2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsblob.get("blob_split"))

사용법

시드로부터 높은 곳 순서로 영역을 넓혀 융합된 덩어리를 나눈다(분수령).

distance 가 높은 화소부터 차례로, 인접한 기지 라벨을 받아들여 간다(immersion 형 분수령을 거리의 내림차순으로 돌리는 형태). 씨앗이 없는 덩어리는 그대로남긴다 —— 나눌 재료가 없는데 지우는 것은 거짓이 되기 때문.

segmentation.watersheds_marker 를 쓰지 않는 것은 skimage 가 없는 환경에서조용히 다른 알고리즘(마커로부터의 최근접)으로 떨어지기 때문. 떨어진 곳은 영상을전혀 보지 않으므로, 같은 함수 이름으로 다른 것이 반환된다. 여기는 numpy 와 scipy 만으로닫힌다.

Parameters

labels : array_like

나눌 대상. blob_label 의 출력(> 0 인 화소만 나뉜다).

seeds : array_like

blob_seeds 의 출력. labels 밖에 있는 씨앗은 무시한다.

distance : array_like

우선도. 보통은 blob_distance 의 출력.

Returns

numpy.ndarray

int32 라벨 영상. 번호는 1 부터 다시 매긴다.

자세한 사용 가이드

• blob_analysis 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels2d` 를 입력으로 받는 것)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

같은 카테고리(`split`)

blob_distance · blob_seeds

*Provenance: blob2d.py — BLOB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

blob_split — BLOB split op

사용법