palette op• Data kinds: कोई नहीं → matrix (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0)) (implementation को सीधे call करना हो तो import volcolor; volcolor.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0)), registry से लेना हो तो opsvolcolor.get("vol_label_palette"))
label 0..n_labels के लिए RGB palette (n_labels + 1, 3) float64।
यह imgio.colorize_labels जैसा वही random sequence है -- np.random.default_rng(seed).random((n + 1, 3)) की row k label k का रंग है, row 0 *background* है (default काला = 2-D वाली ओर के समान)। PCG64 का sample stream क्रम से बनता है, इसलिए n बढ़ाने पर शुरुआती row नहीं बदलतीं, और label number और seed एक ही हों तो 2-D की 1 image हो या 3-D volume, रंग मेल खाता है। यह मेल tests/test_volcolor.py np.array_equal से पक्का करता है।
measured (seed=0, RGB Euclidean distance, अधिकतम संभव sqrt(3)=1.732): सबसे पास के रंग-जोड़े की दूरी 16 रंगों में 0.1439, 64 रंगों में 0.0385, 256 रंगों में 0.0274 है। रंग identifier नहीं बल्कि निशान हैं, और जिस figure में अंतर पहचानना ज़रूरी हो उसमें vol_label_legend की table जोड़ें।
negative / non-integer *n_labels*, MAX_LABELS से अधिक *n_labels*, negative *seed*, या [0, 1] के बाहर *background* होने पर ValueError देता है।
• 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।
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)—
palette)—
*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 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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