vol_label_palette — VOLCOLOR palette op

• 数据种类:无 → matrix(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0))(要直接调用实现,import volcolor; volcolor.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0));从台账取用则 opsvolcolor.get("vol_label_palette"))

用法

标签 0..n_labels 的 RGB 调色板 (n_labels + 1, 3) float64。

与 imgio.colorize_labels 是同一个随机数序列 —— np.random.default_rng(seed).random((n + 1, 3)) 的第 k 行是标签 k 的颜色,第 0 行是 *background*(默认黑色 = 与 2-D 一侧相同)。PCG64 的样本序列是逐个生成的,所以增大 n 时前面的行也不变,只要标签编号相同、seed 相同, 无论是 2-D 的 1 张图还是 3-D 体数据,颜色都一致。这一一致性由 tests/test_volcolor.py 用 np.array_equal 固定。

实测(seed=0,RGB 欧氏距离,可能的最大值为 sqrt(3)=1.732): 最近的颜色对的距离在 16 色时为 0.1439,64 色时为 0.0385,256 色时为 0.0274。颜色不是标识符, 而是标记,需要区分的图请附上 vol_label_legend 的表。

对负的 / 非整数的 *n_labels*、超过 MAX_LABELS 的 *n_labels*、负的 *seed*,或在 [0, 1] 之外的 *background*,抛出 ValueError。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 matrix 作为输入)

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同类别(palette)

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*Provenance: volcolor.py — VOLCOLOR 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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