vol_label_palette — VOLCOLOR palette op

• 資料種類:無 → matrix(僅由參數決定的運算子 —— 不接受影像或資料輸入)

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0))(要直接呼叫實作,import volcolor; volcolor.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0));從台帳取用則 opsvolcolor.get("vol_label_palette"))

用法

標籤 0..n_labels 的 RGB 調色盤 (n_labels + 1, 3) float64。

與 imgio.colorize_labels 是同一個亂數序列 —— np.random.default_rng(seed).random((n + 1, 3)) 的第 k 列是標籤 k 的顏色,第 0 列是 *background*(預設黑色 = 與 2-D 一側相同)。PCG64 的樣本序列是逐個產生的,所以增大 n 時前面的列也不變,只要標籤編號相同、seed 相同, 無論是 2-D 的 1 張影像還是 3-D 體資料,顏色都一致。這項一致性由 tests/test_volcolor.py 以 np.array_equal 固定。

實測(seed=0,RGB 歐氏距離,可能的最大值為 sqrt(3)=1.732): 最近的顏色對的距離在 16 色時為 0.1439,64 色時為 0.0385,256 色時為 0.0274。顏色不是識別碼, 而是標記,需要區分的圖請附上 vol_label_legend 的表。

對負的 / 非整數的 *n_labels*、超過 MAX_LABELS 的 *n_labels*、負的 *seed*,或在 [0, 1] 之外的 *background*,拋出 ValueError。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 matrix 作為輸入)

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同類別(palette)

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*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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