colorize op• 데이터 종류: voxel × labels → rgbvolume
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_overlay(vol, labels, seed: 'int' = 0, alpha: 'float' = 0.5, vmin=None, vmax=None, mode: 'str' = 'fill')(구현을 직접 호출하려면 import volcolor; volcolor.vol_label_overlay(vol, labels, seed: 'int' = 0, alpha: 'float' = 0.5, vmin=None, vmax=None, mode: 'str' = 'fill'), 원장에서 가져오려면 opsvolcolor.get("vol_label_overlay"))
원래 그레이 볼륨에 색 레이블을 겹친 (D, H, W, 3).
의료 CT / 산업 CT 에서 실제로 쓰는 형태 ―― "분할만 있는 그림"은어디를 잘라냈는지 알 수 없고, "원 영상만 있는 그림"은 무엇을 쟀는지 알 수 없다.
*vol* 은 (D, H, W). 표시 창은 vmin / vmax 로 명시한다(None 이면 vol 의 최소 / 최대). 창을 암묵적으로 정하지 않는 것은, 창이 다르면같은 조직이 다른 밝기로 나오기 때문이며, CT 의 window/level 과 같은 이유이다.
*alpha* 는 0(원 영상 그대로)에서 1(색으로 칠해 메움)까지. *mode* 는 "fill"(성분 전체를 칠함)이나 "boundary"(6 근방에서 이웃이 다른 라벨인복셀만 칠함 = 윤곽 표시, 아래 구조가 완전히 보인다).
background 인수는 없다. 이 op 는 라벨 0 의 복셀에 일절 색을 두지 않으며(그곳은 원 영상 그 자체), 팔레트 행 0 을 한 번도 읽지 않는다. 받아 두고아무것도 하지 않는 인수는 "배경색을 지정했는데 효과가 없다"는 형태의 조용한 거짓말이 된다.
실측((24, 48, 48) · 16 성분 · 잡음이 든 회색 몸체, seed=0, mode="fill"):
전경 복셀에서 원 영상과의 평균 절대 차는 alpha=0.00 에서 0.0000, 0.25 에서 0.0679, 0.50 에서 0.1359, 0.75 에서 0.2038, 1.00 에서 0.2718 ―― alpha 에 대해 직선(합성이 선형임을 확인). 배경 복셀은 alpha 와 상관없이 0.0000(색은 전경에만 얹힌다).
*vol* 과 *labels* 의 형태가 다를 때, 비유한 *vol*, vmin >= vmax, [0, 1] 밖의 *alpha*, 또는 알 수 없는 *mode* 에 대해 ValueError 를 낸다.
• 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.
• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py
rgbvolume 를 입력으로 받는 것)vol_label_slice_rgb · vol_label_mpr_rgb
colorize)*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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