diagnose op• データ種: voxel → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_color_flicker(vol_binary, axis='z', seed: 'int' = 0, connectivity: 'int' = 26, connectivity_2d: 'int' = 8) (実装を直接呼ぶなら import volcolor; volcolor.vol_label_color_flicker(vol_binary, axis='z', seed: 'int' = 0, connectivity: 'int' = 26, connectivity_2d: 'int' = 8)、台帳から引くなら opsvolcolor.get("vol_label_color_flicker"))
「切ってから色を付ける」と「色を付けてから切る」の差を数える。
同じ 2 値ボリュームに対して 2 通りの手順を踏む:
A. スライスごと ―― 各断面を 2-D で連結成分ラベリングし、
imgio.colorize_labels と同じパレットで色を付ける。
断面ごとに番号が振り直されるので、同じ部品でも層が変われば色が変わりうる。
B. ボリュームで ―― volops.vol_label でラベリングしてから
vol_colorize_labels で色を付け、あとで切る。
返りは dict:
n_components 3-D 成分数 · n_slices 断面の数 ·
slices_with_change A で 1 つ以上の成分の色が変わった断面の本数 ·
changed_pairs A で色が変わった (成分, 断面) の組の数 ·
changed_components A で一度でも色が変わった成分の数 ·
volume_slices_with_change / volume_changed_pairs /
volume_changed_components B の同じ量(構造上 0) ·
pairs_checked 比較した (成分, 断面) の総数 ·
flicker_rate changed_pairs / pairs_checked。
比較の定義:各 3-D 成分 c について、c が現れる最初の断面での色を基準とし、以降の断面で c の画素の最頻色が基準と違えば 1 件と数える(1 つの 3-D 成分が 1 断面で複数の 2-D 片に割れることがあるため、代表は最頻色。同数の場合は RGB の辞書順で小さい方 = 決定的)。
実測((24, 48, 48)・16 球の参照ファントム、seed=0、axis="z"、connectivity=26 / connectivity_2d=8):pairs_checked=108、slices_with_change=20 / 24、changed_pairs=62(57.4 %)、changed_components=16 / 16。B 側は 3 つとも 0 ―― 構造上 0 であって、たまたま 0 なのではない(ラベル番号がボリューム全体で一意だから)。
Raises ValueError for a bad volume, an unknown *axis*, or a *connectivity* that is not 6 / 18 / 26 (2-D: 4 / 8).
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
table を入力に取れる)—
diagnose)—
*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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