arrayfire / arrayfire/arrayfire-python
Does af.regions work on 3D image input?
- 主要言語
- Python
- スター
- 422
- フォーク
- 63
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
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`
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- computer-vision
- issue の種類
- ドキュメント
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 35/100