indices_to_labels — REPRCONV index op

• 데이터 종류: indices → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.indices_to_labels(indices)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.indices_to_labels(indices), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("indices_to_labels"))

사용법

인덱스 (N,) → 선택 마스크 labels. indices 의 출구(가역).

max(indices) + 1 길이의 1-D 라벨 배열을 만들고, 선택된 위치에 1 을 둔다. indices -> labels -> indices 는 bit 일치(중복과 순서를 제외하고). 역방향 labels -> indices -> labels 는 끝의 배경을 떨어뜨린다 (길이가 max_index + 1 로 잘린다) —— 이는 정보의 손실이지버그가 아니므로, labels_to_indices 의 docstring 에 양을 적어 두었다.

Args:

indices: (N,) 의 음이 아닌 정수 배열.

Returns:

(max + 1,) 의 int64 라벨 배열(선택 = 1, 배경 = 0).

Raises:

ValueError: 1-D 가 아니다 / 음수 / 비었다 / 상한 초과.

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)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(labels 를 입력으로 받는 것)

labels_to_indices

같은 카테고리(index)

labels_to_indices · select_points

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

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