blob_seeds — BLOB `split` op

• 데이터 종류: image2d → labels2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import blob2d; blob2d.blob_seeds(distance: 'Any', h: 'float', connectivity: 'int' = 8) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsblob.get("blob_seeds"))

사용법

h-maxima 시드. h는 distance와 같은 단위의 절댓값.

"높이 h 이상 솟은 극대"만 남기고, 연결 성분에 번호를 매겨 반환한다. 융합된 덩어리를 나눌 때의 씨앗으로 쓴다.

기존 fs.op.xsk2_h_maxima 와 다른 점(poc_cell_counting 이기록한 구멍):

• 그쪽은 입력을 [0, 1] 로 잘라 버리므로, 원시 거리 맵을 넘기면망가진다(2 px 도 20 px 도 1.0 이 된다). 여기는 자르지 않는다.

• 그쪽의 h 는 0.05 + 0.3a = 정규화 영상에 대한 비이므로, 영상에 큰 물체가 1 개 들어오기만 해도 작은 물체 쪽의 실효 h 가 올라간다(실측으로 하한이 0.42 → 0.80 px 로 움직였다). 여기는 화소(또는 물리 단위).

속도: 재구성은 연결 성분마다 외접 상자 안에서만 돌린다. 배경을 통한전파가 사라지므로, 512x512 에 200 개의 원으로 237.7 ms → 15.3 ms(15.5 배), 결과는 전 화소 일치(2026-09-06 실측).

Parameters

distance : array_like

2-D 실수장. 보통은 blob_distance 의 출력.

h : float

솟은 높이. distance 와 같은 단위이며, 0 보다 커야 한다.

크게 하면 씨앗이 줄어든다(= 과분할이 줄고, 미분할이 늘어난다).

connectivity : {4, 8}

극대의 연결 방식.

Returns

numpy.ndarray

int32 라벨 영상(배경 0, 씨앗 1..n).

자세한 사용 가이드

• blob_analysis 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)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`split`)

blob_distance · blob_split

*Provenance: blob2d.py — BLOB 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

blob_seeds — BLOB split op

사용법