diagnose op• 資料種類:voxel → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_color_flicker(vol_binary, axis='z', seed: 'int' = 0, connectivity: 'int' = 26, connectivity_2d: 'int' = 8)(要直接呼叫實作,import volcolor; volcolor.vol_label_color_flicker(vol_binary, axis='z', seed: 'int' = 0, connectivity: 'int' = 26, connectivity_2d: 'int' = 8);從台帳取用則 opsvolcolor.get("vol_label_color_flicker"))
數出「先分割再上色」與「先上色再分割」的差異。
對同一個 2 值體資料走 2 種流程:
A. 逐切片 —— 對各斷面做 2-D 連通元件標註,
以與 imgio.colorize_labels 相同的調色盤上色。
每個斷面都會重新編號,所以即使是同一零件,層一變顏色也可能改變。
B. 在體資料上 —— 以 volops.vol_label 標註後
以 vol_colorize_labels 上色,之後再切。
回傳 dict:
n_components 3-D 成分數 · n_slices 斷面數 ·
slices_with_change 在 A 中有 1 個以上成分的顏色改變的斷面數 ·
changed_pairs 在 A 中顏色改變的 (成分, 斷面) 組數 ·
changed_components 在 A 中顏色至少變過一次的成分數 ·
volume_slices_with_change / volume_changed_pairs /
volume_changed_components B 的同樣的量(結構上為 0) ·
pairs_checked 比較過的 (成分, 斷面) 總數 ·
flicker_rate changed_pairs / pairs_checked。
比較的定義: 對各 3-D 成分 c,以 c 首次出現的斷面上的顏色為基準,之後的斷面上若 c 像素的眾數顏色與基準不同則計為 1 件(1 個 3-D 成分可能在 1 個斷面上裂成多個 2-D 碎片,所以代表取眾數顏色。數量相同時取 RGB 字典序較小者 = 確定性)。
實測((24, 48, 48)、16 個球的參考假體,seed=0,axis="z", connectivity=26 / connectivity_2d=8): pairs_checked=108, slices_with_change=20 / 24,changed_pairs=62(57.4 %), changed_components=16 / 16。B 一側 3 項全為 0 —— 是結構上的 0, 不是碰巧為 0(因為標籤編號在整個體資料中唯一)。
對不正確的體資料、未知的 *axis*,或不是 6 / 18 / 26 (2-D: 4 / 8)的 *connectivity*,拋出 ValueError。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
table 作為輸入)—
diagnose)—
*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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