distance_peaks — SEGMENTATION `watershed3d` op

• 데이터 종류: voxel → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import watershed3d; watershed3d.distance_peaks(binary, min_distance: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("distance_peaks"))

사용법

전경 거리 변환의 국소 극대를 min_distance NMS로 솎아 낸 int 마커 배열을 반환한다.

volops.vol_distance_transform + volops.vol_local_maxima의 얇은 합성에, "극대 좌표→라벨 배열(1 물체 1 시드)"의 후처리를 더한 것(watershed_vol이내부에서 쓰는 시드 생성을 단독으로 공개 = 시각화·검증용).

Parameters

binary : array_like

bool 또는 0/1의 3D 전경 볼륨.

min_distance : float

채택 시드 사이의 최소 유클리드 거리(voxel). 물체 간격보다 작고, 물체 내 잡음 극대의

간격보다 크게 잡는다.

Returns

markers : ndarray(int32)

binary와 같은 형상. 0=시드 없음, 1..k=각 시드 라벨.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 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)

• watershed3d_tour — py -3.11 examples/watershed3d_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`watershed3d`)

watershed_vol · separate_touching

*Provenance: watershed3d.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

distance_peaks — SEGMENTATION watershed3d op

사용법