vol_watershed — 3D segment op

• 데이터 종류: voxel → labels

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_watershed(vol, markers, mask=None)(구현을 직접 호출하려면 import volops; volops.vol_watershed(vol, markers, mask=None), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("vol_watershed"))

사용법

마커 제어 3-D watershed 분할(optional —— scikit-image).

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

Floods the volume from the labelled *markers* (an int volume, `0` = unset),

optionally restricted to *mask*. Delegates to

`skimage.segmentation.watershed` — treat *vol* as a landscape (e.g. a

gradient magnitude, or the negated distance transform for splitting touching

blobs). Returns an `int32 (D, H, W)` label volume.

Raises `ImportError with a clear pip install scikit-image` message when

the optional dependency is absent; the rest of this module needs only

numpy + scipy.

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)

• molecule_atom_count — py -3.11 examples_3d/molecule_atom_count.py

타입이 이어지는 다음 연산자(labels 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · vol_region_props

같은 카테고리(segment)

region_growing · euclidean_cluster · plane_segmentation

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

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