blob_split — BLOB `split` op

• 数据种类:labels2d × labels2d × image2d → labels2d

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsblob.get("blob_split"))

用法

从种子出发按从高到低的顺序扩展区域，分割融合在一起的团块(分水岭)。

从 distance 高的像素开始,依次并入相邻的已知标签(按距离降序运行的 immersion 型分水岭)。没有种子的团块保持原样 —— 没有分割依据却把它删掉,就是在说谎。

不使用 segmentation.watersheds_marker 的原因是:在没有 skimage 的环境中,它会悄悄退化成另一种算法(从标记出发的最近邻)。退化后的算法完全不看图像, 因此同一个函数名返回的是不同的东西。这里只用 numpy 和 scipy 自成一体。

Parameters

labels : array_like

分割对象。blob_label 的输出(只有 > 0 的像素会被分割)。

seeds : array_like

blob_seeds 的输出。位于 labels 之外的种子被忽略。

distance : array_like

优先度。通常是 blob_distance 的输出。

Returns

numpy.ndarray

int32 标签图像。编号从 1 重新分配。

详细使用指南

• blob_analysis 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `labels2d` 作为输入)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

同类别(`split`)

blob_distance · blob_seeds

*Provenance: blob2d.py — BLOB 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

blob_split — BLOB split op

用法