watershed_vol — SEGMENTATION `watershed3d` op

• 데이터 종류: voxel → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.watershed_vol(binary, markers: 'Optional[np.ndarray]' = None, min_distance: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import watershed3d; watershed3d.watershed_vol(binary, markers: 'Optional[np.ndarray]' = None, min_distance: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'auto') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("watershed_vol"))

사용법

거리 변환 시드의 분수령으로 3D 전경을 물체별 라벨로 분할한다(공개 op의 얇은 합성).

연결 성분에서는 1개로 융합되는 접촉/약간의 겹침을 나누는 것이 목적. EDT는 volops.vol_distance_transform, skimage 분수령은 volops.vol_watershed에위임하고, 이 모듈은 (A) skimage 부재 시의 순수 scipy 폴백과 시드 자동 생성의글루만 더한다. markers를 생략하면 거리 변환의 국소 극대(min_distance NMS)를자동 시드로 한다.

Parameters

binary : array_like

bool 또는 0/1의 3D 전경 볼륨.

markers : ndarray or None

시드를 외부에서 지정할 경우의 int 라벨 배열(binary와 같은 형상, 0=없음, 1..n=시드).

None이면 거리 변환의 극대에서 자동 생성한다.

min_distance : float

markers=None일 때의 시드 최소 간격(voxel).

method : {"auto", "skimage", "scipy"}

백엔드 선택. "skimage"를 지정했는데 없으면 fail-closed(실패 시 거부)(ImportError).

Returns

labels : ndarray(int32)

binary와 같은 형상. 배경 0, 각 물체에 1..k의 라벨(전경을 과부족 없이 피복).

Raises

ValueError

형상 부정·퇴화 입력·부정 method일 때(fail-closed(실패 시 거부)).

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`)

distance_peaks · separate_touching

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

watershed_vol — SEGMENTATION watershed3d op

사용법