vol_label_palette — VOLCOLOR palette op

• 데이터 종류: 없음 → matrix(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import volcolor; volcolor.vol_label_palette(n_labels, seed: 'int' = 0, background=(0.0, 0.0, 0.0))(또는 opsvolcolor.get("vol_label_palette"))

사용법

레이블 `0..n_labels 의 RGB 팔레트 (n_labels + 1, 3)` float64.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

:func:imgio.colorize_labels と同じ乱数列である ――

`np.random.default_rng(seed).random((n + 1, 3)) の行 k がラベル k` の

色、行 0 は *background*(既定は黒 = 2-D 側と同一)。PCG64 の標本列は逐次

生成なので `n` を増やしても先頭行は変わらず、**同じラベル番号・同じ seed なら

2-D の 1 枚でも 3-D のボリュームでも色が一致する**。この一致は

`tests/test_volcolor.py が np.array_equal` で固定している。

実測(seed=0、RGB ユークリッド距離、取りうる最大は sqrt(3)=1.732):最近接の

色対の距離は 16 色で 0.1439、64 色で 0.0385、256 色で 0.0274。**色は識別子では

なく目印**であり、区別が要る図には :func:vol_label_legend の表を添える。

Raises `ValueError` for a negative / non-integer *n_labels*, an *n_labels*

over :data:MAX_LABELS, a negative *seed*, or a *background* outside [0, 1].

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)

• voxel_labels_color — py -3.11 examples/voxel_labels_color.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(palette)

—

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

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