vol_label — 3D `regionprops` op

• 데이터 종류: voxel → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_label(vol_binary, connectivity=26)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_label(vol_binary, connectivity=26), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_label"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.vol_label(...) 는 **선언된 out 형 labels 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.vol_label.raw(...) 를 쓰거나 volops.vol_label 를 직접 호출하세요.

• 실제 반환: (labels, n)

사용법

이웃을 고를 수 있는 3-D 연결 성분 라벨링.

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

*connectivity* chooses the structuring element: `6` (face neighbours only),

`18 (faces + edges), or 26` (faces + edges + corners — the default,

`ndimage.generate_binary_structure(3, 3)). A non-{0, 1}` input is

thresholded at `> 0.5`.

Returns `(labels, n) — an int32 volume whose voxels are 0`

(background) or a component id in `1..n, and the component count n`.

The neighbourhood genuinely matters: two blobs meeting only at a corner are

*two* components under 6-connectivity but *one* under 26.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• ct_bone_segmentation — py -3.11 examples_3d/ct_bone_segmentation.py

• molecule_atom_count — py -3.11 examples_3d/molecule_atom_count.py

• vessel_metrology — py -3.11 examples_3d/vessel_metrology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`labels` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · vol_region_props

같은 카테고리(`regionprops`)

label_components · region_props · largest_component · filter_by_volume · inner_box3 · vol_region_props

*Provenance: volops.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

vol_label — 3D regionprops op

사용법