distance_peaks — SEGMENTATION `watershed3d` op

• Data kinds: voxel → labels

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import watershed3d; watershed3d.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("distance_peaks"))

उपयोग

foreground distance transform के local maxima को min_distance NMS से छाँटकर बना int marker array लौटाता है।

volops.vol_distance_transform + volops.vol_local_maxima की पतली composition, और उसमें "maxima coordinates → label array (1 object पर 1 seed)" की post-processing जोड़ी गई है (watershed_vol जिस seed generation को भीतर इस्तेमाल करता है उसे अलग से उपलब्ध कराता है = visualisation और जाँच के लिए)।

Parameters

binary : array_like

bool या 0/1 का 3D foreground volume।

min_distance : float

स्वीकार किए गए seeds के बीच न्यूनतम Euclidean दूरी (voxel)। इसे objects के बीच की दूरी से छोटा, और object के अंदर noise maxima की

दूरी से बड़ा रखें।

Returns

markers : ndarray(int32)

binary जैसा ही shape। 0 = कोई seed नहीं, 1..k = हर seed का label।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• watershed3d_tour — py -3.11 examples/watershed3d_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`labels` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`watershed3d`)

watershed_vol · separate_touching

*Provenance: watershed3d.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

distance_peaks — SEGMENTATION watershed3d op