arrayfire / arrayfire/arrayfire-python
Does af.regions work on 3D image input?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 422
- Forks
- 63
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
From the documentation it appears as though the method is designed to work in 2D only:
`def regions(image, conn = CONNECTIVITY.FOUR, out_type = Dtype.f32):
"""
Find the connected components in the image.
Parameters
----------
image : af.Array
- A 2 D arrayfire array representing an image.
conn : optional: af.CONNECTIVITY. default: af.CONNECTIVITY.FOUR.
- Specifies the connectivity of the pixels.
out_type : optional: af.Dtype. default: af.Dtype.f32.
- Specifies the type for the output.
Returns
---------
output : af.Array
- An array where each pixel is labeled with its component number.
"""
output = Array()
safe_call(backend.get().af_regions(c_pointer(output.arr), image.arr,
conn.value, out_type.value))
return output`
Guía de contribución
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Línea de trabajo
Start at the af.regions entry point and compare its documented 2D input description with the underlying ArrayFire af_regions behavior for 3D arrays. Verify the behavior with a minimal 3D input, then update the documentation to state the supported dimensionality and expected connectivity semantics.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- computer-vision
- Tipo de issue
- Documentación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 35/100