blob_seeds — BLOB `split` op

• Datenarten: image2d → labels2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import blob2d; blob2d.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsblob.get("blob_seeds"))

Verwendung

h-Maxima-Saatpunkte. h ist ein Absolutwert in derselben Einheit wie distance.

Behält nur die "Maxima, die mindestens h hoch aufragen", nummeriert ihre Zusammenhangskomponenten und gibt sie zurück. Dient als Saat beim Auftrennen verschmolzener Klumpen.

Unterschied zum bestehenden fs.op.xsk2_h_maxima (eine Lücke, die poc_cell_counting festgehalten hat):

• Jenes beschneidet seine Eingabe auf [0, 1]; übergibt man eine rohe Distanzkarte, geht es kaputt (2 px und 20 px werden beide 1.0). Hier wird nicht beschnitten.

• Sein h ist 0.05 + 0.3a = ein Verhältnis bezogen auf das normierte Bild, daher hebt schon 1 großes Objekt im Bild das effektive h auf der Seite der kleinen Objekte an (gemessen: die Untergrenze verschob sich 0.42 → 0.80 px). Hier gilt es in Pixeln (oder physikalischen Einheiten).

Geschwindigkeit: Die Rekonstruktion läuft nur innerhalb der Bounding Box jeder Zusammenhangskomponente. Die Ausbreitung durch den Hintergrund entfällt, für 200 Kreise in 512x512 also 237.7 ms → 15.3 ms (15.5-fach), bei pixelgenau identischem Ergebnis (gemessen 2026-09-06).

Parameters

distance : array_like

2-D reellwertiges Feld. Üblicherweise die Ausgabe von blob_distance.

h : float

Aufraghöhe. Gleiche Einheit wie distance; muss größer als 0 sein.

Größere Werte ergeben weniger Saaten (= weniger Übersegmentierung, mehr Untersegmentierung).

connectivity : {4, 8}

Wie die Maxima verbunden werden.

Returns

numpy.ndarray

int32-Labelbild (Hintergrund 0, Saaten 1..n).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie blob_analysis

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels2d` als Eingabe)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_split · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

Gleiche Kategorie (`split`)

blob_distance · blob_split

*Provenance: blob2d.py — BLOB Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

blob_seeds — BLOB split op