separate_touching — SEGMENTATION watershed3d op

• Data kinds: voxel → labels

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.separate_touching(binary, min_distance: 'float' = 5.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import watershed3d; watershed3d.separate_touching(binary, min_distance: 'float' = 5.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("separate_touching"))

उपयोग

genuinely-new (B): छूते हुए object को 1 call में अपने-आप अलग करने वाला रोज़मर्रा का wrapper।

"कई objects एक-दूसरे को छूकर 1 connected component में मिल गए हैं" वाले सामान्य मामले को, distance transform → maxima NMS seeding → watershed वाली मानक pipeline को समेटकर 1 call में अलग करता है (public API में जहाँ 3 ops को हाथ से जोड़ना पड़ता है, उसे आम मामले के लिए 1 function बना दिया गया है)। अंदर watershed_vol(..., markers=None) है।

Parameters

binary : array_like

bool या 0/1 का 3D foreground volume।

min_distance : float

अलग करने वाले seeds के बीच न्यूनतम अंतर (voxel)। अपेक्षित object radius के आसपास रखना अच्छा अनुमान है।

method : {"auto", "skimage", "scipy"}

backend का चुनाव।

Returns

labels : ndarray(int32)

binary जैसा ही shape। background 0, अलग किए गए हर object को 1..k 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)

distance_peaks · watershed_vol

*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)।*

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