blob_distance — BLOB `split` op

• Data kinds: mask → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_distance(region: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import blob2d; blob2d.blob_distance(region: 'Any', spacing: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsblob.get("blob_distance"))

उपयोग

foreground के हर pixel से सबसे निकट background तक की दूरी। इकाई spacing का गुणज है।

सीधे scipy.ndimage.distance_transform_edt ही है। अलग से entry point बनाने का कारण यह है कि evolved op distance_transform result को maximum से normalise करके लौटाता है (poc_cell_counting का measurement: output का maximum हमेशा 1.0), इसलिए pixel units में distance नहीं मिलती। watershed के seeds बनाने के लिए absolute values चाहिए।

Examples

>>> import numpy as np

>>> m = np.zeros((21, 21), bool); m[5:16, 5:16] = True

>>> float(blob_distance(m).max()) # 11x11 square के center तक

6.0

उपयोग की विस्तृत guide

• blob_analysis family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

• poc_bone_trabecular_thickness — py -3.11 examples/poc_bone_trabecular_thickness.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

blob_seeds · blob_split · blob_overlay

इसी category के (`split`)

blob_seeds · blob_split

*Provenance: blob2d.py — BLOB operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

blob_distance — BLOB split op