Does af.regions work on 3D image input?
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- computer-vision
Piste de recherche
Commencez au point d’entrée af.regions et comparez sa description documentée de l’entrée 2D avec le comportement sous-jacent de ArrayFire af_regions pour les tableaux 3D. Vérifiez le comportement avec une entrée 3D minimale, puis mettez à jour la documentation pour indiquer la dimensionalité prise en charge et la sémantique de connectivité attendue.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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`
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 422
- Forks
- 63
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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