labels_to_indices — REPRCONV `index` op

• Datenarten: labels → indices

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.labels_to_indices(labels) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.labels_to_indices(labels); aus dem Register: opsreprconv.get("labels_to_indices"))

Verwendung

labels → die Indizes (N,) des Nicht-Hintergrunds. Die Gegenrichtung von indices_to_labels.

Nimmt auch Labelbilder ab 2-D an -- in diesem Fall sind die Indizes Indizes in labels.ravel() (C-Reihenfolge). Mit np.unravel_index lassen sie sich in Koordinaten zurückführen, aber dafür braucht man die ursprüngliche shape, daher verwirft diese Richtung shape (nicht umkehrbar).

Args:

labels: ganzzahliges/reelles Labelarray beliebiger Dimension.

Returns:

(N,) int64. Flache Indizes (aufsteigend) der Positionen, an denen das Label nicht 0 ist.

Raises:

ValueError: leer / nicht endlich / nicht einmal 1 Nicht-Hintergrund-Element.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `indices` als Eingabe)

indices_to_labels · select_points

Gleiche Kategorie (`index`)

indices_to_labels · select_points

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

labels_to_indices — REPRCONV index op