inject op• Data kinds: labels2d → labels2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_inject_split(labels, n: 'int' = 1, seed: 'int' = 0, min_area: 'int' = 4000, axis: 'str' = 'row', ignore_zero: 'bool' = True) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import emproof; emproof.seg_inject_split(labels, n: 'int' = 1, seed: 'int' = 0, min_area: 'int' = 4000, axis: 'str' = 'row', ignore_zero: 'bool' = True) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsemproof.get("seg_inject_split"))
मूल्यांकन के लिए split डालता है: n बड़े label चुनकर, pixel के median वाली row (axis="row") या column ("col") पर 2 भागों में काटता है, और एक भाग को नया id (मौजूदा अधिकतम + 1, +2, …) देता है।
कटाव एक सीधी line है = बिना membrane की boundary, यानी वही आकार जिसे seg_boundary_membrane_gap को पकड़ना चाहिए। केवल वे labels candidates हैं जिनके दोनों तरफ़ कम से कम min_area / 4 px बचते हैं। n न मिलें तो ValueError। डाले गए जोड़े seg_label_changes(labels, out)["split_before"] से निकाले जा सकते हैं।
>>> cut = seg_inject_split(labels, n=1, seed=0, axis="row")
• 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।
• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py
• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py
labels2d को input के रूप में लेते हैं)seg_membrane_chord_score · seg_boundary_membrane_gap · seg_inject_merge · seg_label_changes · seg_contingency · seg_variation_of_information · seg_rand · seg_synapse_partners
inject)seg_inject_merge · seg_label_changes
*Provenance: emproof.py — EMPROOF 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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