palette op• 데이터 종류: 없음 → matrix(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0))(구현을 직접 호출하려면 import volcolor; volcolor.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0)), 원장에서 가져오려면 opsvolcolor.get("vol_label_palette"))
레이블 0..n_labels 의 RGB 팔레트 (n_labels + 1, 3) float64.
imgio.colorize_labels 와 같은 난수열이다 ―― np.random.default_rng(seed).random((n + 1, 3)) 의 행 k 가 라벨 k 의색, 행 0 은 *background*(기본값은 검정 = 2-D 쪽과 동일). PCG64 의 표본열은 순차생성이므로 n 을 늘려도 앞쪽 행은 바뀌지 않으며, 같은 라벨 번호 · 같은 seed 라면 2-D 의 1 장이든 3-D 볼륨이든 색이 일치한다. 이 일치는 tests/test_volcolor.py 가 np.array_equal 로 고정하고 있다.
실측(seed=0, RGB 유클리드 거리, 가능한 최댓값은 sqrt(3)=1.732): 가장 가까운색 쌍의 거리는 16 색에서 0.1439, 64 색에서 0.0385, 256 색에서 0.0274. 색은 식별자가아니라 표지이며, 구별이 필요한 그림에는 vol_label_legend 의 표를 곁들인다.
음수 / 비정수 *n_labels*, MAX_LABELS 를 넘는 *n_labels*, 음수 *seed*, 또는 [0, 1] 밖의 *background* 에 대해 ValueError 를 낸다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
matrix 를 입력으로 받는 것)—
palette)—
*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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