blob_seeds — BLOB split op

• Data kinds: image2d → labels2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import blob2d; blob2d.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsblob.get("blob_seeds"))

उपयोग

h-maxima seed। h distance वाली इकाई में absolute value है।

केवल "कम से कम h ऊँचाई तक उठे maxima" रखता है, उनके connected component को नंबर देकर लौटाता है। आपस में जुड़े गुच्छों को बाँटते समय seeds के रूप में इस्तेमाल होता है।

मौजूदा fs.op.xsk2_h_maxima से अंतर (poc_cell_counting ने जो कमी दर्ज की थी):

• वह op input को [0, 1] पर clip कर देता है, इसलिए raw distance map देने पर बिगड़ जाता है (2 px और 20 px दोनों 1.0 बन जाते हैं)। यहाँ clip नहीं किया जाता।

• उसका h 0.05 + 0.3a = normalised image के सापेक्ष अनुपात है, इसलिए image में सिर्फ़ 1 बड़ा object आ जाने से छोटे objects की तरफ़ का effective h बढ़ जाता है (measurement में निचली सीमा 0.42 → 0.80 px खिसक गई)। यहाँ यह pixel (या physical units) में है।

गति: reconstruction हर connected component के bounding box के अंदर ही चलाया जाता है। background से होकर propagation ख़त्म हो जाता है, इसलिए 512x512 में 200 circles पर 237.7 ms → 15.3 ms (15.5 गुना), और result हर pixel पर समान है (2026-09-06 का measurement)।

Parameters

distance : array_like

2-D real-valued field। आमतौर पर blob_distance का output।

h : float

उठान की ऊँचाई। distance वाली ही unit में, 0 से बड़ा होना चाहिए।

बड़ा करने पर seeds कम होते हैं (= over-splitting घटता है, under-splitting बढ़ता है)।

connectivity : {4, 8}

maxima किस तरह connected माने जाएँ।

Returns

numpy.ndarray

int32 label image (background 0, seeds 1..n)।

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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (labels2d को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (split)

blob_distance · 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)।*

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