wiring op• Data kinds: labels2d × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import segcompare; segcompare.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0), registry से लेना हो तो opsemproof.get("seg_synapse_partners"))
segmentation जिस wiring diagram को दर्शाता है उसे पढ़ता है: हर synapse किस object को जोड़ता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
synapses is a table {"pre": (n, ndim), "post": (n, ndim)} (or an (n, 2, ndim) array) holding the two ends of n synapses in physical units (divided by spacing per axis, default 1, then floored to a voxel). Returns pre_ids / post_ids (the object under each end), connection (index of each synapse's connection in edges), edges ((k, 2) distinct (pre object, post object) pairs), synapses_per_edge, n_background (synapses with an end on background) and n_autapse (both ends in the same non-background object — a merge, or a real autapse).
Raises ValueError: bad labels (as seg_contingency); synapses not a table with pre / post nor an (n, 2, ndim) array; points not (n, ndim), non-finite, of different counts or outside the volume; bad spacing.
• 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_wiring_errors — py -3.11 examples/poc_em_wiring_errors.py
table को input के रूप में लेते हैं)seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure
wiring)seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure
*Provenance: segcompare.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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