Implement ilabel: fast pixel-based region labelling (from the MATLAB MVTB C extension)
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
調査の方向性
Start by inspecting wip/ilabel/ilabel.c and wip/ilabel/ilabel.py-unopt, then read the existing blob/label functions and the TODO in tests/test_image_processing.py. Decide and document the Python API and implementation route, with tests comparing shared examples to the contour-based blob code. Done means ilabel is implemented, its return values are tested, and the build and Python-only support implications are addressed.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Parked work, to be implemented later. The files are on branch feat/fast-label under wip/ilabel/ (not in main).
What it is
A pixel-based, rather than contour-based, approach to segmentation / region labelling, based on the ilabel C extension (Copyright 1995-2009 Peter Corke) from the MATLAB Machine Vision Toolbox. The MATLAB signature was [l, m, parents, color] = ilabel(im).
What exists
wip/ilabel/ilabel.c: Cython 3.0.11 output (2024-12), 592 KB. It was generated from anilabel.pyxthat is not in the repo, but Cython embeds the source as/* "ilabel.pyx":NN */comments, so the.pyxcan be reconstructed from this file.wip/ilabel/ilabel.py-unopt: unoptimised pure-Python port, produced with Copilot (2024-12).- The Python toolbox has no implementation. The only reference is a TODO in
tests/test_image_processing.py(# TODO [l,ml,p,c] = ilabel(im);).
To do
- Reconstruct
ilabel.pyxfrom the embedded comments inilabel.c(or port afresh), and decide the implementation route (Cython extension vs numba vs NumPy/SciPy). Note this package is pure Python and builds with hatchling, so a compiled extension changes the build/wheel story (and Pyodide/JupyterLite support); a pure-Python/NumPy route avoids that. - Define the Python API (
Imagemethod, return values), consistent with the existing blob/label functions. - Tests, including a comparison with the existing contour-based blob code on shared examples, and the TODO above.
Related: #45
- 主要言語
- Python
- スター
- 223
- フォーク
- 30
- 平均マージ
- 1時間 4分
- マージ済み PR（30日）
- 9
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドなし
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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