watershed3d op• Datenarten: voxel → labels
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.separate_touching(binary, min_distance: 'float' = 5.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import watershed3d; watershed3d.separate_touching(binary, min_distance: 'float' = 5.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opssegmentation.get("separate_touching"))
genuinely-new (B): ein Alltags-Wrapper, der sich berührende Objekte mit 1 Aufruf automatisch trennt.
Faltet die Standard-Pipeline Distanztransformation → Maximum-NMS-Saatpunkte → Wasserscheide in 1 Aufruf, der den typischen Fall "mehrere Objekte berühren sich und sind zu 1 Zusammenhangskomponente verschmolzen" trennt (in der öffentlichen API müssten dafür 3 ops von Hand verbunden werden, daher für den häufigen Fall zu 1 Funktion gemacht). Im Inneren steckt watershed_vol(..., markers=None).
binary : array_like
3D-Vordergrundvolumen, bool oder 0/1.
min_distance : float
Minimaler Abstand der Trennungs-Saatpunkte (voxel). Etwa der erwartete Objektradius ist ein guter Richtwert.
method : {"auto", "skimage", "scipy"}
Backend-Auswahl.
labels : ndarray(int32)
Gleiche Form wie binary. Hintergrund 0, Labels 1..k für jedes getrennte Objekt.
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• 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.
• watershed3d_tour — py -3.11 examples/watershed3d_tour.py
labels als Eingabe)—
watershed3d)distance_peaks · watershed_vol
*Provenance: watershed3d.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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