arrayfire / arrayfire/arrayfire-python

Does af.regions work on 3D image input?

オープン
#264 コメント 3 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る
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

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。