regionprops op• Data kinds: voxel → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.largest_component(vol, connectivity: 'int' = 26) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import regionprops3d; regionprops3d.largest_component(vol, connectivity: 'int' = 26) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("largest_component"))
सबसे बड़े (सबसे अधिक voxels वाले) connected component का bool mask लौटाता है।
foreground न हो तो पूरा False mask (vol जैसी ही shape)।
अतिरिक्त:
• भीतर label_components बुलाकर bincount से हर label के voxels गिनता है और सबसे बड़ा चुनता है। बराबर होने पर छोटे number वाला label (scipy के scan क्रम में पहले) जीतता है।
• input में 0 के अलावा सबको foreground मानकर bool बनाया जाता है (NaN भी foreground)। axis क्रम (z, y, x) है।
• return value input जैसी shape का bool है। foreground न हो तो पूरा False (exception नहीं)।
• Raises ValueError: 3-dimensional न होने वाला input, connectivity 6/18/26 के अलावा।
• आम प्रयोग: threshold से बने binary volume से noise के टुकड़े हटाकर केवल मुख्य वस्तु रखना। कई रखनी हों तो filter_by_volume, features से चुनना हो तो vol_select_labels।
• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए
• 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।
• region_props_3d — py -3.11 examples_3d/region_props_3d.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa
regionprops)label_components · region_props · filter_by_volume · inner_box3 · vol_label · vol_region_props
*Provenance: regionprops3d.py — 3D 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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