watershed_vol — SEGMENTATION watershed3d op

• Data kinds: voxel → labels

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.watershed_vol(binary, markers: 'Optional[np.ndarray]' = None, min_distance: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import watershed3d; watershed3d.watershed_vol(binary, markers: 'Optional[np.ndarray]' = None, min_distance: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("watershed_vol"))

उपयोग

distance transform seed वाले watershed से 3D foreground को हर object के label में बाँटता है (public op का पतला संयोजन)।

उद्देश्य उन संपर्कों / हल्के overlaps को अलग करना है जिन्हें connected components 1 में मिला देते हैं। EDT volops.vol_distance_transform को, और skimage watershed volops.vol_watershed को सौंपा जाता है; यह module केवल (A) skimage न होने पर शुद्ध scipy fallback और automatic seed generation का glue जोड़ता है। markers छोड़ने पर distance transform के local maxima (min_distance NMS) automatic seeds बनते हैं।

Parameters

binary : array_like

bool या 0/1 का 3D foreground volume।

markers : ndarray or None

seeds को बाहर से देने पर int label array (binary जैसा shape, 0 = कोई नहीं, 1..n = seeds)।

None होने पर distance transform के maxima से अपने-आप बनाया जाता है।

min_distance : float

markers=None होने पर seeds के बीच न्यूनतम अंतर (voxel)।

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

backend का चुनाव। "skimage" चुनने पर वह उपलब्ध न हो तो fail-closed (ImportError)।

Returns

labels : ndarray(int32)

binary जैसा ही shape। background 0, हर object को 1..k का label (foreground को बिना कमी-बेशी के ढकता है)।

Raises

ValueError

shape ग़लत होने, degenerate input या ग़लत method पर (fail-closed)।

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 · 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)।*

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