seg_synapse_partners — EMPROOF `wiring` op

• 데이터 종류: labels2d × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0)(구현을 직접 호출하려면 import segcompare; segcompare.seg_synapse_partners(labels, synapses, spacing=None, background=0), 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_synapse_partners"))

사용법

분할이 함축하는 배선도를 읽는다: 각 시냅스가 어떤 객체를 잇는가.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

synapses is a table {"pre": (n, ndim), "post": (n, ndim)} (or an (n, 2, ndim) array) holding the two ends of n synapses in physical units (divided by spacing per axis, default 1, then floored to a voxel). Returns pre_ids / post_ids (the object under each end), connection (index of each synapse's connection in edges), edges ((k, 2) distinct (pre object, post object) pairs), synapses_per_edge, n_background (synapses with an end on background) and n_autapse (both ends in the same non-background object — a merge, or a real autapse).

Raises ValueError: bad labels (as seg_contingency); synapses not a table with pre / post nor an (n, 2, ndim) array; points not (n, ndim), non-finite, of different counts or outside the volume; bad spacing.

자세한 사용 가이드

• emproof 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_em_wiring_errors — py -3.11 examples/poc_em_wiring_errors.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

같은 카테고리(`wiring`)

seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

*Provenance: segcompare.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

seg_synapse_partners — EMPROOF wiring op

사용법