blob_split — BLOB `split` op

• 資料種類:labels2d × labels2d × image2d → labels2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opsblob.get("blob_split"))

用法

從種子出發依由高到低的順序擴展區域，分割融合在一起的團塊(分水嶺)。

從 distance 高的像素開始,依序併入相鄰的已知標籤(依距離降序執行的 immersion 型分水嶺)。沒有種子的團塊保持原樣 —— 沒有分割依據卻把它刪掉,就是在說謊。

不使用 segmentation.watersheds_marker 的原因是:在沒有 skimage 的環境中,它會默默退化成另一種演算法(從標記出發的最近鄰)。退化後的演算法完全不看影像, 因此同一個函式名稱回傳的是不同的東西。這裡只用 numpy 和 scipy 自成一體。

Parameters

labels : array_like

分割對象。blob_label 的輸出(只有 > 0 的像素會被分割)。

seeds : array_like

blob_seeds 的輸出。位於 labels 之外的種子會被忽略。

distance : array_like

優先度。通常是 blob_distance 的輸出。

Returns

numpy.ndarray

int32 標籤影像。編號從 1 重新分配。

詳細使用指南

• blob_analysis 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `labels2d` 作為輸入)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

同類別(`split`)

blob_distance · blob_seeds

*Provenance: blob2d.py — BLOB 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

blob_split — BLOB split op

用法