fullseye

blob_split — BLOB `split` op

データ種: labels2d × labels2d × image2d → labels2d
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import blob2d; blob2d.blob_split(labels: 'Any', seeds: 'Any', distance: 'Any') -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsblob.get("blob_split"))

使い方

種から高いところ順に領域を広げて、融合した塊を割る(分水嶺)。

distance の高い画素から順に、隣接する既知のラベルを取り込んでいく (immersion 型の分水嶺を、距離の降順で回す形)。種を持たない塊はそのまま残す —— 割る材料が無いのに消すのは嘘になるため。

segmentation.watersheds_marker を使わないのは、skimage が無い環境で黙って別の算法(マーカーからの最近傍)に落ちるから。落ちた先は画像を一切見ないので、同じ関数名で違うものが返る。ここは numpy と scipy だけで閉じる。

Parameters

labels : array_like 割る対象。:func:blob_label の出力(> 0 の画素だけが割られる)。 seeds : array_like :func:blob_seeds の出力。labels の外にある種は無視する。 distance : array_like 優先度。ふつうは :func:blob_distance の出力。

Returns

numpy.ndarray int32 のラベル画像。番号は 1 から振り直す。

詳しい使い方ガイド

blob_analysis ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

blob_split_tour — py -3.11 examples/blob_split_tour.py

型が繋がる次の op(`labels2d` を入力に取れる)

blob_features · blob_select · blob_select_largest · blob_region · blob_boundaries · blob_overlay

同カテゴリ(`split`)

blob_distance · blob_seeds

Provenance: blob2d.py — BLOB operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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