<s> """<STR_LIT>""" <EOL> import StringIO <EOL> import base64 <EOL> import os <EOL> import tempfile <EOL> import unittest <EOL> import zlib <EOL> import centrosome . threshold as T <EOL> import numpy as np <EOL> import scipy . ndimage <EOL> import cellprofiler . cpimage as cpi <EOL> import cellprofiler . measurements as cpmeas <EOL> import cellprofiler . modules . identify as I <EOL> import cellprofiler . modules . identifyprimaryobjects as ID <EOL> import cellprofiler . objects as cpo <EOL> import cellprofiler . pipeline <EOL> import cellprofiler . settings <EOL> from cellprofiler . modules . injectimage import InjectImage <EOL> from cellprofiler . modules . tests import read_example_image <EOL> from cellprofiler . workspace import Workspace <EOL> IMAGE_NAME = "<STR_LIT>" <EOL> OBJECTS_NAME = "<STR_LIT>" <EOL> BINARY_IMAGE_NAME = "<STR_LIT>" <EOL> MASKING_OBJECTS_NAME = "<STR_LIT>" <EOL> MEASUREMENT_NAME = "<STR_LIT>" <EOL> class test_IdentifyPrimaryObjects ( unittest . TestCase ) : <EOL> def load_error_handler ( self , caller , event ) : <EOL> if isinstance ( event , cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) : <EOL> self . fail ( event . error . message ) <EOL> def make_workspace ( self , image , <EOL> mask = None , <EOL> labels = None , <EOL> binary_image = None ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> module = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> module . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> module . image_name . value = IMAGE_NAME <EOL> module . object_name . value = OBJECTS_NAME <EOL> module . binary_image . value = BINARY_IMAGE_NAME <EOL> module . masking_objects . value = MASKING_OBJECTS_NAME <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_module ( module ) <EOL> m = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> cpimage = cpi . Image ( image , mask = mask ) <EOL> m . add ( IMAGE_NAME , cpimage ) <EOL> if binary_image is not None : <EOL> m . add ( BINARY_IMAGE_NAME , cpi . Image ( binary_image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> if labels is not None : <EOL> o = cpo . Objects ( ) <EOL> o . segmented = labels <EOL> object_set . add_objects ( o , MASKING_OBJECTS_NAME ) <EOL> workspace = cellprofiler . workspace . Workspace ( <EOL> pipeline , module , m , object_set , m , None ) <EOL> return workspace , module <EOL> def test_00_00_init ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> def test_02_000_test_zero_objects ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> count = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( count , <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_y = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_y , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_y . shape ) , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_02_001_test_zero_objects_wa_in_lo_in ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_INTENSITY <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_02_002_test_zero_objects_wa_di_lo_in ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_02_003_test_zero_objects_wa_in_lo_sh ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_INTENSITY <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_SHAPE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_02_004_test_zero_objects_wa_di_lo_sh ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_SHAPE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_02_01_test_one_object ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = one_cell_image ( ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented [ img > <NUM_LIT:0> ] == <NUM_LIT:1> ) ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( img [ segmented == <NUM_LIT:1> ] > <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> threshold = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( threshold < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> count = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( count , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_y = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_y , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_y . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT:8> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT:12> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT:16> ) <EOL> columns = x . get_measurement_columns ( pipeline ) <EOL> for object_name in ( cpmeas . IMAGE , "<STR_LIT>" ) : <EOL> ocolumns = [ x for x in columns if x [ <NUM_LIT:0> ] == object_name ] <EOL> features = measurements . get_feature_names ( object_name ) <EOL> self . assertEqual ( len ( ocolumns ) , len ( features ) ) <EOL> self . assertTrue ( all ( [ column [ <NUM_LIT:1> ] in features for column in ocolumns ] ) ) <EOL> def test_02_02_test_two_objects ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = two_cell_image ( ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> threshold = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( threshold < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> count = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( count , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_y = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_y , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_y . shape ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT:8> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT:12> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:1> ] > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:1> ] < <NUM_LIT:32> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:1> ] > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:1> ] < <NUM_LIT:16> ) <EOL> def test_02_03_test_threshold_range ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = I . TM_MCT <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> img = two_cell_image ( ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_object_names ( ) ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> threshold = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( threshold < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( threshold > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> count = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( count , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_y = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_y , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_y . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT:8> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_y [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT:12> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in measurements . get_feature_names ( "<STR_LIT>" ) ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( location_center_x [ <NUM_LIT:0> ] < <NUM_LIT> ) <EOL> def test_02_04_fill_holes ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . fill_holes . value = True <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) , <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ) , <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT> ) <EOL> img [ <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> img [ <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_02_05_dont_fill_holes ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_range . max = <NUM_LIT:1> <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) , <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ) , <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT> ) <EOL> img [ <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> img [ <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:30> ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_02_05_01_fill_holes_within_holes ( self ) : <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:1> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT:2> <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . fill_holes . value = ID . FH_DECLUMP <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:0> ) <EOL> img [ <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ] == <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT:20> ] == <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT:20> ] == <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_02_06_test_watershed_shape_shape ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT:3> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_SHAPE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_02_07_test_watershed_shape_intensity ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT:3> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_SHAPE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_INTENSITY <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT:11> ] , objects . segmented [ <NUM_LIT:7> , <NUM_LIT:4> ] ) <EOL> def test_02_08_test_watershed_intensity_distance_single ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> img = scipy . ndimage . gaussian_filter ( img , <NUM_LIT> , mode = '<STR_LIT>' ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_02_08_test_watershed_intensity_distance_triple ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = False <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:3> ) <EOL> def test_02_09_test_watershed_intensity_distance_filter ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . automatic_smoothing . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_02_10_test_watershed_intensity_distance_double ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_SHAPE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> img = scipy . ndimage . gaussian_filter ( img , <NUM_LIT> , mode = '<STR_LIT>' ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertNotEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT:12> , <NUM_LIT:7> ] , objects . segmented [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:7> ] ) <EOL> def test_02_11_propagate ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT:7> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_PROPAGATE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] <EOL> ] ) <EOL> img = scipy . ndimage . gaussian_filter ( img , <NUM_LIT> , mode = '<STR_LIT>' ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( objects . segmented ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT:9> ] , objects . segmented [ <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:9> ] ) <EOL> def test_02_12_fly ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> data = r"""<STR_LIT>""" <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> def callback ( pipeline , event ) : <EOL> self . assertFalse ( isinstance ( event , ( cellprofiler . pipeline . RunExceptionEvent , <EOL> cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) ) ) <EOL> pipeline . add_listener ( callback ) <EOL> pipeline . load ( StringIO . StringIO ( data ) ) <EOL> x = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:0> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( x , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> img = fly_image ( ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> for min_size in ( <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:15> ) : <EOL> x . size_range . min = min_size <EOL> for unclump_method in ( ID . UN_INTENSITY , ID . UN_SHAPE , ID . UN_LOG ) : <EOL> x . unclump_method . value = unclump_method <EOL> for watershed_method in ( ID . WA_INTENSITY , ID . WA_SHAPE , ID . WA_PROPAGATE ) : <EOL> x . watershed_method . value = watershed_method <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( x . image_name . value , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> def test_02_13_maxima_suppression_zero ( self ) : <EOL> img = np . array ( <EOL> [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> expected = np . array ( <EOL> [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> for distance in ( <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . value = ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:10> ) <EOL> x . fill_holes . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = distance <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_INTENSITY <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_INTENSITY <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> measurements . add ( x . image_name . value , cpi . Image ( img ) ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , measurements , object_set , measurements , <EOL> None ) ) <EOL> output = object_set . get_objects ( x . object_name . value ) <EOL> self . assertEqual ( output . count , <NUM_LIT:4> ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( output . segmented [ expected == <NUM_LIT:0> ] == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( np . unique ( output . segmented [ expected == <NUM_LIT:1> ] ) ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_02_14_automatic ( self ) : <EOL> r = np . random . RandomState ( ) <EOL> r . seed ( <NUM_LIT> ) <EOL> image = r . uniform ( size = ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) ) <EOL> workspace , module = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> module . threshold_scope . value = I . TS_AUTOMATIC <EOL> module . run ( workspace ) <EOL> m = workspace . measurements <EOL> orig_threshold = m [ cpmeas . IMAGE , I . FF_FINAL_THRESHOLD % OBJECTS_NAME ] <EOL> workspace , module = self . make_workspace ( image ) <EOL> module . threshold_scope . value = I . TS_AUTOMATIC <EOL> module . threshold_method . value = I . TM_OTSU <EOL> module . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_MANUAL <EOL> module . threshold_smoothing_scale . value = <NUM_LIT:100> <EOL> module . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT> <EOL> module . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> module . threshold_range . max = <NUM_LIT> <EOL> module . run ( workspace ) <EOL> m = workspace . measurements <EOL> threshold = m [ cpmeas . IMAGE , I . FF_FINAL_THRESHOLD % OBJECTS_NAME ] <EOL> self . assertEqual ( threshold , orig_threshold ) <EOL> def test_04_01_load_matlab_12 ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> old_r12_file = '<STR_LIT>' <EOL> pipeline = cellprofiler . modules . tests . load_pipeline ( self , old_r12_file ) <EOL> pipeline . add_listener ( self . load_error_handler ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> module = pipeline . module ( <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_algorithm , T . TM_OTSU ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_modifier , T . TM_GLOBAL ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( float ( module . object_fraction . value ) , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_name . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . image_name . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_size . value ) <EOL> self . assertEqual ( module . fill_holes . value , ID . FH_THRESHOLDING ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_border_objects . value ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_smoothing . value ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_suppression . value ) <EOL> self . assertFalse ( module . merge_objects . value ) <EOL> self . assertTrue ( module . image_name == cellprofiler . settings . DO_NOT_USE ) <EOL> self . assertFalse ( module . should_save_outlines . value ) <EOL> self . assertEqual ( module . save_outlines . value , "<STR_LIT:None>" ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . min , <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . max , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_correction_factor . value , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . maxima_suppression_size . value , <NUM_LIT:5> ) <EOL> def test_04_001_load_matlab_regression ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> data = ( '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . load ( StringIO . StringIO ( zlib . decompress ( base64 . b64decode ( data ) ) ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:3> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertTrue ( module . should_save_outlines . value ) <EOL> self . assertEqual ( module . save_outlines . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> def test_04_02_load_v1 ( self ) : <EOL> file = '<STR_LIT>' <EOL> pipeline = cellprofiler . modules . tests . load_pipeline ( self , file ) <EOL> pipeline . add_listener ( self . load_error_handler ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> module = pipeline . module ( <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_algorithm , T . TM_OTSU ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_modifier , T . TM_GLOBAL ) <EOL> self . assertTrue ( module . image_name == '<STR_LIT:None>' ) <EOL> def test_04_03_load_v3 ( self ) : <EOL> data = ( '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' ) <EOL> fd = StringIO . StringIO ( zlib . decompress ( base64 . b64decode ( data ) ) ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_listener ( self . load_error_handler ) <EOL> pipeline . load ( fd ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_algorithm , T . TM_OTSU ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_modifier , T . TM_GLOBAL ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu . value , I . O_THREE_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance . value , <EOL> I . O_WEIGHTED_VARIANCE ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground . value , <EOL> I . O_FOREGROUND ) <EOL> def test_04_04_load_v4 ( self ) : <EOL> data = ( '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' <EOL> '<STR_LIT>' ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> def callback ( caller , event ) : <EOL> self . assertFalse ( <EOL> isinstance ( event , cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) ) <EOL> pipeline . add_listener ( callback ) <EOL> pipeline . load ( <EOL> StringIO . StringIO ( zlib . decompress ( base64 . b64decode ( data ) ) ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_algorithm , T . TM_OTSU ) <EOL> self . assertTrue ( module . threshold_modifier , T . TM_GLOBAL ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu . value , I . O_THREE_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance . value , <EOL> I . O_WEIGHTED_VARIANCE ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground . value , <EOL> I . O_FOREGROUND ) <EOL> def test_04_05_load_v5 ( self ) : <EOL> data = r"""<STR_LIT>""" <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> def callback ( caller , event ) : <EOL> self . assertFalse ( <EOL> isinstance ( event , cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) ) <EOL> pipeline . add_listener ( callback ) <EOL> pipeline . load ( StringIO . StringIO ( data ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( pipeline . modules ( ) ) , <NUM_LIT:3> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:1> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . image_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . min , <NUM_LIT:12> ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_size ) <EOL> self . assertFalse ( module . merge_objects ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_border_objects ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_algorithm , T . TM_ROBUST_BACKGROUND ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_modifier , T . TM_GLOBAL ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_correction_factor . value , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . min , <NUM_LIT:0.1> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_fraction . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_SHAPE ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_SHAPE ) <EOL> self . assertEqual ( module . smoothing_filter_size , <NUM_LIT:10> ) <EOL> self . assertEqual ( module . maxima_suppression_size , <NUM_LIT:7> ) <EOL> self . assertFalse ( module . should_save_outlines ) <EOL> self . assertEqual ( module . save_outlines , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . fill_holes , ID . FH_THRESHOLDING ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_smoothing ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_suppression ) <EOL> self . assertEqual ( module . manual_threshold , <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertEqual ( module . binary_image , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( module . wants_automatic_log_threshold ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . manual_log_threshold . value , <NUM_LIT:0.5> ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu , I . O_TWO_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance , I . O_WEIGHTED_VARIANCE ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground , I . O_FOREGROUND ) <EOL> self . assertTrue ( module . wants_automatic_log_diameter ) <EOL> self . assertEqual ( module . log_diameter , <NUM_LIT:5> ) <EOL> self . assertEqual ( module . limit_choice , ID . LIMIT_TRUNCATE ) <EOL> self . assertEqual ( module . maximum_object_count , <NUM_LIT> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:2> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . image_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . min , <NUM_LIT:12> ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertFalse ( module . exclude_size ) <EOL> self . assertTrue ( module . merge_objects ) <EOL> self . assertFalse ( module . exclude_border_objects ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_algorithm , T . TM_OTSU ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_modifier , T . TM_ADAPTIVE ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_correction_factor . value , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . min , <NUM_LIT:0.1> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_fraction . value , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_INTENSITY ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_PROPAGATE ) <EOL> self . assertEqual ( module . smoothing_filter_size , <NUM_LIT:10> ) <EOL> self . assertEqual ( module . maxima_suppression_size , <NUM_LIT:7> ) <EOL> self . assertTrue ( module . should_save_outlines ) <EOL> self . assertEqual ( module . save_outlines , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . fill_holes , ID . FH_NEVER ) <EOL> self . assertFalse ( module . automatic_smoothing ) <EOL> self . assertFalse ( module . automatic_suppression ) <EOL> self . assertEqual ( module . manual_threshold , <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertEqual ( module . binary_image , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertFalse ( module . wants_automatic_log_threshold ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . manual_log_threshold . value , <NUM_LIT:0.5> ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu , I . O_THREE_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance , I . O_ENTROPY ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground , I . O_BACKGROUND ) <EOL> self . assertFalse ( module . wants_automatic_log_diameter ) <EOL> self . assertEqual ( module . log_diameter , <NUM_LIT:5> ) <EOL> self . assertEqual ( module . limit_choice , ID . LIMIT_ERASE ) <EOL> self . assertEqual ( module . maximum_object_count , <NUM_LIT> ) <EOL> def test_04_10_load_v10 ( self ) : <EOL> data = r"""<STR_LIT>""" <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> def callback ( caller , event ) : <EOL> self . assertFalse ( <EOL> isinstance ( event , cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) ) <EOL> pipeline . add_listener ( callback ) <EOL> pipeline . load ( StringIO . StringIO ( data ) ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:4> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . image_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . object_name , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . min , <NUM_LIT:15> ) <EOL> self . assertEqual ( module . size_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_size ) <EOL> self . assertFalse ( module . merge_objects ) <EOL> self . assertTrue ( module . exclude_border_objects ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_INTENSITY ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_INTENSITY ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_smoothing ) <EOL> self . assertEqual ( module . smoothing_filter_size , <NUM_LIT:11> ) <EOL> self . assertTrue ( module . automatic_suppression ) <EOL> self . assertEqual ( module . maxima_suppression_size , <NUM_LIT:9> ) <EOL> self . assertTrue ( module . low_res_maxima ) <EOL> self . assertFalse ( module . should_save_outlines ) <EOL> self . assertEqual ( module . save_outlines , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . fill_holes , ID . FH_THRESHOLDING ) <EOL> self . assertTrue ( module . wants_automatic_log_threshold ) <EOL> self . assertEqual ( module . manual_log_threshold , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( module . wants_automatic_log_diameter ) <EOL> self . assertEqual ( module . log_diameter , <NUM_LIT:3> ) <EOL> self . assertEqual ( module . limit_choice , ID . LIMIT_NONE ) <EOL> self . assertEqual ( module . maximum_object_count , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_ADAPTIVE ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , I . TM_OTSU ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_smoothing_choice , I . TSM_AUTOMATIC ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_smoothing_scale , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_correction_factor , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . min , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . threshold_range . max , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . object_fraction , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( module . manual_threshold , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . thresholding_measurement , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . binary_image , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . masking_objects , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu , I . O_TWO_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance , I . O_WEIGHTED_VARIANCE ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground , I . O_FOREGROUND ) <EOL> self . assertEqual ( module . adaptive_window_method , I . FI_IMAGE_SIZE ) <EOL> self . assertEqual ( module . adaptive_window_size , <NUM_LIT:12> ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:5> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertFalse ( module . exclude_size ) <EOL> self . assertTrue ( module . merge_objects ) <EOL> self . assertFalse ( module . exclude_border_objects ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_LOG ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_NONE ) <EOL> self . assertFalse ( module . automatic_smoothing ) <EOL> self . assertFalse ( module . automatic_suppression ) <EOL> self . assertFalse ( module . low_res_maxima ) <EOL> self . assertTrue ( module . should_save_outlines ) <EOL> self . assertEqual ( module . fill_holes , ID . FH_NEVER ) <EOL> self . assertFalse ( module . wants_automatic_log_threshold ) <EOL> self . assertFalse ( module . wants_automatic_log_diameter ) <EOL> self . assertEqual ( module . limit_choice , ID . LIMIT_ERASE ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_AUTOMATIC ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , I . TM_MCT ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_smoothing_choice , I . TSM_MANUAL ) <EOL> self . assertEqual ( module . two_class_otsu , I . O_THREE_CLASS ) <EOL> self . assertEqual ( module . use_weighted_variance , I . O_ENTROPY ) <EOL> self . assertEqual ( module . assign_middle_to_foreground , I . O_BACKGROUND ) <EOL> self . assertEqual ( module . adaptive_window_method , I . FI_CUSTOM ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:6> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_NONE ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_PROPAGATE ) <EOL> self . assertEqual ( module . limit_choice , ID . LIMIT_TRUNCATE ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_BINARY_IMAGE ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , I . TM_MOG ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_smoothing_choice , I . TSM_NONE ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:7> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . unclump_method , ID . UN_SHAPE ) <EOL> self . assertEqual ( module . watershed_method , ID . WA_SHAPE ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_GLOBAL ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , T . TM_BACKGROUND ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:8> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_MANUAL ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , T . TM_KAPUR ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:9> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_MEASUREMENT ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , T . TM_RIDLER_CALVARD ) <EOL> module = pipeline . modules ( ) [ <NUM_LIT:10> ] <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_scope , I . TS_PER_OBJECT ) <EOL> self . assertEqual ( module . threshold_method , T . TM_ROBUST_BACKGROUND ) <EOL> self . assertEqual ( module . rb_custom_choice , I . RB_DEFAULT ) <EOL> self . assertEqual ( module . lower_outlier_fraction , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . upper_outlier_fraction , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . averaging_method , I . RB_MEAN ) <EOL> self . assertEqual ( module . variance_method , I . RB_SD ) <EOL> self . assertEqual ( module . number_of_deviations , <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_04_10_01_load_new_robust_background ( self ) : <EOL> data = r"""<STR_LIT>""" <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> def callback ( caller , event ) : <EOL> self . assertFalse ( <EOL> isinstance ( event , cellprofiler . pipeline . LoadExceptionEvent ) ) <EOL> pipeline . add_listener ( callback ) <EOL> pipeline . load ( StringIO . StringIO ( data ) ) <EOL> for module , averaging_method , variance_method in zip ( <EOL> pipeline . modules ( ) , <EOL> ( I . RB_MEAN , I . RB_MEDIAN , I . RB_MODE ) , <EOL> ( I . RB_SD , I . RB_MAD , I . RB_MAD ) ) : <EOL> assert isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> self . assertEqual ( module . lower_outlier_fraction , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . upper_outlier_fraction , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . number_of_deviations , <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertEqual ( module . averaging_method , averaging_method ) <EOL> self . assertEqual ( module . variance_method , variance_method ) <EOL> def test_05_01_discard_large ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = True <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:10> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <NUM_LIT:1> , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , <NUM_LIT:0> , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] > <NUM_LIT:0> , <EOL> "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] > <NUM_LIT:0> , <EOL> "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_05_02_keep_large ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:10> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_05_03_discard_small ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = True <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , <NUM_LIT:0> , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( objects . segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , <NUM_LIT:1> , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] == <NUM_LIT:0> , <EOL> "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] > <NUM_LIT:0> , <EOL> "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ] , "<STR_LIT>" ) <EOL> location_center_x = measurements . get_current_measurement ( "<STR_LIT>" , "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( isinstance ( location_center_x , np . ndarray ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . product ( location_center_x . shape ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> def test_05_02_discard_edge ( self ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:10> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) ) <EOL> centers = [ ( <NUM_LIT:50> , <NUM_LIT:50> ) , ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:50> ) , ( <NUM_LIT:50> , <NUM_LIT:10> ) , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT:50> ) , ( <NUM_LIT:50> , <NUM_LIT> ) ] <EOL> present = [ True , False , False , False , False ] <EOL> for center in centers : <EOL> draw_circle ( img , center , <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> for center , p in zip ( centers , present ) : <EOL> if p : <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> else : <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_05_03_discard_with_mask ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:10> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT> <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) ) <EOL> centers = [ ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) , ( <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:100> ) , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:30> ) , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT:100> ) , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT> ) ] <EOL> present = [ True , False , False , False , False ] <EOL> for center in centers : <EOL> draw_circle ( img , center , <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT> ) <EOL> mask = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) ) <EOL> mask [ <NUM_LIT> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> image = cpi . Image ( img , mask ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> for center , p in zip ( centers , present ) : <EOL> if p : <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> else : <EOL> self . assertTrue ( objects . segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . small_removed_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] == <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( objects . unedited_segmented [ center [ <NUM_LIT:0> ] , center [ <NUM_LIT:1> ] ] > <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_06_01_regression_diagonal ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . smoothing_filter_size . value = <NUM_LIT:0> <EOL> x . automatic_smoothing . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) ) <EOL> img [ <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:4> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> img [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> image = cpi . Image ( img ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented [ img > <NUM_LIT:0> ] == <NUM_LIT:1> ) ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( img [ segmented == <NUM_LIT:1> ] > <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_06_02_regression_adaptive_mask ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> for o_alg in ( I . O_WEIGHTED_VARIANCE , I . O_ENTROPY ) : <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . use_weighted_variance . value = o_alg <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_ADAPTIVE <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> np . random . seed ( <NUM_LIT> ) <EOL> img = np . random . uniform ( size = ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) ) <EOL> mask = np . zeros ( img . shape , bool ) <EOL> mask [ - <NUM_LIT:1> , - <NUM_LIT:1> ] = True <EOL> image = cpi . Image ( img , mask ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . providers . append ( cpi . VanillaImageProvider ( "<STR_LIT>" , image ) ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> x . run ( Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , None ) ) <EOL> self . assertEqual ( len ( object_set . object_names ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertTrue ( "<STR_LIT>" in object_set . object_names ) <EOL> objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> segmented = objects . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_07_01_adaptive_otsu_small ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> np . random . seed ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> for i0 , i1 in ( ( <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> ) , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) : <EOL> for j0 , j1 in ( ( <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> ) , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) : <EOL> dmin = float ( i0 * <NUM_LIT:2> + j0 ) / <NUM_LIT> <EOL> dmult = <NUM_LIT:1.0> - dmin <EOL> r = np . random . uniform ( <NUM_LIT:0> , np . pi * <NUM_LIT:2> , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> rsin = ( np . sin ( r ) + <NUM_LIT:1> ) / <NUM_LIT:2> <EOL> image [ i0 : i1 , j0 : j1 ] = dmin + rsin * dmult <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( x , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_ADAPTIVE <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> threshold , global_threshold = x . get_threshold ( <EOL> cpi . Image ( image ) , np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , bool ) , workspace ) <EOL> self . assertTrue ( threshold [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] != threshold [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> ] ) <EOL> self . assertTrue ( threshold [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] != threshold [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> ] ) <EOL> self . assertTrue ( threshold [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] != threshold [ <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ] ) <EOL> def test_07_02_adaptive_otsu_big ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> np . random . seed ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> blocks = [ ] <EOL> for i in range ( <NUM_LIT:10> ) : <EOL> for j in range ( <NUM_LIT:10> ) : <EOL> dmin = float ( ( i % <NUM_LIT:2> ) * <NUM_LIT:2> + ( j % <NUM_LIT:2> ) ) / <NUM_LIT> <EOL> dmult = <NUM_LIT:1.0> - dmin <EOL> def b ( x ) : <EOL> return int ( float ( x ) * <NUM_LIT> ) <EOL> dim = ( ( b ( i ) , b ( i + <NUM_LIT:1> ) ) , ( b ( j ) , b ( j + <NUM_LIT:1> ) ) ) <EOL> blocks . append ( dim ) <EOL> ( ( i0 , i1 ) , ( j0 , j1 ) ) = dim <EOL> r = np . random . uniform ( <NUM_LIT:0> , np . pi * <NUM_LIT:2> , ( i1 - i0 , j1 - j0 ) ) <EOL> rsin = ( np . sin ( r ) + <NUM_LIT:1> ) / <NUM_LIT:2> <EOL> image [ i0 : i1 , j0 : j1 ] = dmin + rsin * dmult <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( x , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_ADAPTIVE <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> threshold , global_threshold = x . get_threshold ( <EOL> cpi . Image ( image ) , np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , bool ) , workspace ) <EOL> def test_08_01_per_object_otsu ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> image = np . ones ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) ) * <NUM_LIT> <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT> ) <EOL> labels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , int ) <EOL> draw_circle ( labels , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:1> ) <EOL> draw_circle ( labels , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image , labels = labels ) <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_PER_OBJECT <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> threshold , global_threshold = x . get_threshold ( cpi . Image ( image ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , bool ) , <EOL> workspace ) <EOL> t1 = threshold [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ] <EOL> t2 = threshold [ <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ] <EOL> self . assertTrue ( t1 < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( t2 > <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( t2 < <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( threshold [ labels == <NUM_LIT:1> ] == threshold [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ] ) ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( threshold [ labels == <NUM_LIT:2> ] == threshold [ <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ] ) ) <EOL> def test_08_02_per_object_otsu_run ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> image = np . ones ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) ) * <NUM_LIT> <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = add_noise ( image , <NUM_LIT> ) <EOL> labels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , int ) <EOL> draw_circle ( labels , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:1> ) <EOL> draw_circle ( labels , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:2> ) <EOL> expected_labels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , int ) <EOL> draw_circle ( expected_labels , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ) <EOL> draw_circle ( expected_labels , ( <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image , labels = labels ) <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_PER_OBJECT <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT> <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> labels = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) . segmented <EOL> self . assertNotEqual ( labels [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ] , labels [ <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ] ) <EOL> indexes = np . array ( [ <NUM_LIT:0> , labels [ <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ] , labels [ <NUM_LIT:15> , <NUM_LIT:15> ] ] ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( indexes [ labels ] == expected_labels ) ) <EOL> def test_08_03_per_objects_image_mask ( self ) : <EOL> image = np . ones ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) ) * <NUM_LIT> <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( image , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT> ) <EOL> image = add_noise ( image , <NUM_LIT> ) <EOL> mask = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , bool ) <EOL> draw_circle ( mask , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:1> ) <EOL> expected_labels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT:20> ) , int ) <EOL> draw_circle ( expected_labels , ( <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT:5> ) , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image , mask = mask ) <EOL> x . masking_objects . value = I . O_FROM_IMAGE <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_PER_OBJECT <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_OTSU <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT> <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> labels = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) . segmented <EOL> self . assertTrue ( np . all ( labels == expected_labels ) ) <EOL> def test_09_01_small_images ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> r = np . random . RandomState ( ) <EOL> r . seed ( <NUM_LIT> ) <EOL> image = r . uniform ( size = ( <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:11> ) ) <EOL> ii , jj = np . mgrid [ <NUM_LIT:0> : image . shape [ <NUM_LIT:0> ] , <NUM_LIT:0> : image . shape [ <NUM_LIT:1> ] ] <EOL> ii , jj = ii . flatten ( ) , jj . flatten ( ) <EOL> for threshold_method in ( T . TM_BACKGROUND , T . TM_KAPUR , T . TM_MCT , <EOL> T . TM_MOG , T . TM_OTSU , T . TM_RIDLER_CALVARD , <EOL> T . TM_ROBUST_BACKGROUND ) : <EOL> for i in range ( <NUM_LIT:11> ) : <EOL> mask = np . zeros ( image . shape , bool ) <EOL> if i : <EOL> p = r . permutation ( np . prod ( image . shape ) ) [ : i ] <EOL> mask [ ii [ p ] , jj [ p ] ] = True <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image , mask ) <EOL> x . threshold_method . value = threshold_method <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> l , g = x . get_threshold ( cpi . Image ( image ) , mask , workspace ) <EOL> v = image [ mask ] <EOL> image = r . uniform ( size = ( <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:11> ) ) <EOL> image [ mask ] = v <EOL> l1 , g1 = x . get_threshold ( cpi . Image ( image ) , mask , workspace ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( l1 , l ) <EOL> def test_10_03_test_background_mog ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> np . random . seed ( <NUM_LIT> ) <EOL> image = np . random . normal ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , size = <NUM_LIT> ) <EOL> ind = np . random . permutation ( int ( image . shape [ <NUM_LIT:0> ] ) ) [ : image . shape [ <NUM_LIT:0> ] / <NUM_LIT:5> ] <EOL> image [ ind ] = np . random . normal ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , size = len ( ind ) ) <EOL> image [ image < <NUM_LIT:0> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> image [ image > <NUM_LIT:1> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> image [ <NUM_LIT:0> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> image [ <NUM_LIT:1> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> image . shape = ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( image ) <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_BACKGROUND <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> local_threshold , threshold = x . get_threshold ( <EOL> cpi . Image ( image ) , np . ones ( image . shape , bool ) , workspace ) <EOL> self . assertTrue ( threshold > <NUM_LIT> * <NUM_LIT:2> ) <EOL> self . assertTrue ( threshold < <NUM_LIT> * <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_14_01_test_manual_background ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) ) ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> local_threshold , threshold = x . get_threshold ( cpi . Image ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) ) ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) , bool ) , <EOL> workspace ) <EOL> self . assertTrue ( threshold == <NUM_LIT> ) <EOL> self . assertTrue ( threshold == <NUM_LIT> ) <EOL> def test_15_01_test_binary_background ( self ) : <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) , np . float32 ) <EOL> thresh = np . zeros ( ( <NUM_LIT:200> , <NUM_LIT:200> ) , bool ) <EOL> draw_circle ( thresh , ( <NUM_LIT:100> , <NUM_LIT:100> ) , <NUM_LIT:50> , True ) <EOL> draw_circle ( thresh , ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , <NUM_LIT:20> , True ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( img , binary_image = thresh ) <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = I . TS_BINARY_IMAGE <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> count_ftr = I . C_COUNT + "<STR_LIT:_>" + OBJECTS_NAME <EOL> m = workspace . measurements <EOL> self . assertTrue ( m . has_feature ( cpmeas . IMAGE , count_ftr ) ) <EOL> count = m . get_current_measurement ( cpmeas . IMAGE , count_ftr ) <EOL> self . assertEqual ( count , <NUM_LIT:2> ) <EOL> def test_16_01_get_measurement_columns ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> oname = "<STR_LIT>" <EOL> x . object_name . value = oname <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> columns = x . get_measurement_columns ( None ) <EOL> expected_columns = [ <EOL> ( cpmeas . IMAGE , format % oname , coltype ) <EOL> for format , coltype in ( ( I . FF_COUNT , cpmeas . COLTYPE_INTEGER ) , <EOL> ( I . FF_FINAL_THRESHOLD , cpmeas . COLTYPE_FLOAT ) , <EOL> ( I . FF_ORIG_THRESHOLD , cpmeas . COLTYPE_FLOAT ) , <EOL> ( I . FF_WEIGHTED_VARIANCE , cpmeas . COLTYPE_FLOAT ) , <EOL> ( I . FF_SUM_OF_ENTROPIES , cpmeas . COLTYPE_FLOAT ) ) ] <EOL> expected_columns += [ ( oname , feature , cpmeas . COLTYPE_FLOAT ) <EOL> for feature in ( I . M_LOCATION_CENTER_X , <EOL> I . M_LOCATION_CENTER_Y ) ] <EOL> expected_columns += [ ( oname , I . M_NUMBER_OBJECT_NUMBER , cpmeas . COLTYPE_INTEGER ) ] <EOL> self . assertEqual ( len ( columns ) , len ( expected_columns ) ) <EOL> for column in columns : <EOL> self . assertTrue ( any ( all ( [ colval == exval for colval , exval in zip ( column , expected ) ] ) <EOL> for expected in expected_columns ) ) <EOL> def test_17_01_regression_holes ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> pixels = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] , float ) / <NUM_LIT> <EOL> expected = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> mask = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] , bool ) <EOL> workspace , x = self . make_workspace ( pixels ) <EOL> x . exclude_size . value = True <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:6> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT:50> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT:3> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_INTENSITY <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . should_save_outlines . value = True <EOL> x . save_outlines . value = "<STR_LIT>" <EOL> measurements = workspace . measurements <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> my_objects = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) <EOL> self . assertTrue ( my_objects . segmented [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ] != <NUM_LIT:0> ) <EOL> if my_objects . unedited_segmented [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ] == <NUM_LIT:2> : <EOL> unedited_segmented = my_objects . unedited_segmented <EOL> else : <EOL> unedited_segmented = np . array ( [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:1> ] ) [ my_objects . unedited_segmented ] <EOL> self . assertTrue ( np . all ( unedited_segmented [ mask ] == expected [ mask ] ) ) <EOL> outlines = workspace . image_set . get_image ( "<STR_LIT>" , <EOL> must_be_binary = True ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( my_objects . segmented [ outlines . pixel_data ] > <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> def test_17_02_regression_holes ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> if True : <EOL> return <EOL> pixels = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:9> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] , float ) / <NUM_LIT> <EOL> expected = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> mask = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] , bool ) <EOL> image = cpi . Image ( pixels ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( "<STR_LIT>" , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = True <EOL> x . size_range . min = <NUM_LIT:4> <EOL> x . size_range . max = <NUM_LIT:50> <EOL> x . maxima_suppression_size . value = <NUM_LIT:3> <EOL> x . automatic_suppression . value = False <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_method . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> workspace = Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , <EOL> image_set_list ) <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> my_objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( my_objects . segmented [ <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ] != <NUM_LIT:0> ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( my_objects . segmented [ mask ] == expected [ mask ] ) ) <EOL> def test_18_01_truncate_objects ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> for maximum_object_count in range ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:5> ) : <EOL> pixels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> image = cpi . Image ( pixels ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( "<STR_LIT>" , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . limit_choice . value = ID . LIMIT_TRUNCATE <EOL> x . maximum_object_count . value = maximum_object_count <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> workspace = Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , <EOL> image_set_list ) <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> self . assertEqual ( measurements . get_current_image_measurement ( <EOL> "<STR_LIT>" ) , maximum_object_count ) <EOL> my_objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( my_objects . segmented ) , maximum_object_count ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( my_objects . unedited_segmented ) , <NUM_LIT:4> ) <EOL> def test_18_02_erase_objects ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> maximum_object_count = <NUM_LIT:3> <EOL> pixels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> image = cpi . Image ( pixels ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( "<STR_LIT>" , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . limit_choice . value = ID . LIMIT_ERASE <EOL> x . maximum_object_count . value = maximum_object_count <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> workspace = Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , <EOL> image_set_list ) <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> self . assertEqual ( measurements . get_current_image_measurement ( <EOL> "<STR_LIT>" ) , <NUM_LIT:0> ) <EOL> my_objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertTrue ( np . all ( my_objects . segmented == <NUM_LIT:0> ) ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( my_objects . unedited_segmented ) , <NUM_LIT:4> ) <EOL> def test_18_03_dont_erase_objects ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> maximum_object_count = <NUM_LIT:5> <EOL> pixels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:20> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:8> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> pixels [ <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:12> : <NUM_LIT> ] = <NUM_LIT> <EOL> image = cpi . Image ( pixels ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( "<STR_LIT>" , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MANUAL <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . limit_choice . value = ID . LIMIT_ERASE <EOL> x . maximum_object_count . value = maximum_object_count <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> workspace = Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , <EOL> image_set_list ) <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> self . assertEqual ( measurements . get_current_image_measurement ( <EOL> "<STR_LIT>" ) , <NUM_LIT:4> ) <EOL> my_objects = object_set . get_objects ( "<STR_LIT>" ) <EOL> self . assertEqual ( np . max ( my_objects . segmented ) , <NUM_LIT:4> ) <EOL> def test_19_01_threshold_by_measurement ( self ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> pixels = np . zeros ( ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:10> ) ) <EOL> pixels [ <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:6> , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:6> ] = <NUM_LIT> <EOL> image = cpi . Image ( pixels ) <EOL> image_set_list = cpi . ImageSetList ( ) <EOL> image_set = image_set_list . get_image_set ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> image_set . add ( "<STR_LIT>" , image ) <EOL> object_set = cpo . ObjectSet ( ) <EOL> pipeline = cellprofiler . pipeline . Pipeline ( ) <EOL> measurements = cpmeas . Measurements ( ) <EOL> measurements . add_image_measurement ( "<STR_LIT>" , np . mean ( pixels ) ) <EOL> x = ID . IdentifyPrimaryObjects ( ) <EOL> x . object_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . image_name . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . exclude_size . value = False <EOL> x . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> x . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> x . threshold_scope . value = T . TM_MEASUREMENT <EOL> x . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_NONE <EOL> x . thresholding_measurement . value = "<STR_LIT>" <EOL> x . threshold_correction_factor . value = <NUM_LIT:1> <EOL> x . module_num = <NUM_LIT:1> <EOL> pipeline . add_module ( x ) <EOL> workspace = Workspace ( pipeline , x , image_set , object_set , measurements , <EOL> image_set_list ) <EOL> x . run ( workspace ) <EOL> self . assertEqual ( measurements . get_current_image_measurement ( "<STR_LIT>" ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertEqual ( measurements . get_current_image_measurement ( "<STR_LIT>" ) , <EOL> np . mean ( pixels ) ) <EOL> def test_20_01_threshold_smoothing_automatic ( self ) : <EOL> image = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> expected = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> workspace , module = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> module . exclude_size . value = False <EOL> module . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> module . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> module . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> module . threshold_method . value = T . TM_MCT <EOL> module . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> module . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_AUTOMATIC <EOL> module . run ( workspace ) <EOL> labels = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) . segmented <EOL> np . testing . assert_array_equal ( expected , labels ) <EOL> def test_20_02_threshold_smoothing_manual ( self ) : <EOL> image = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> expected = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> workspace , module = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> module . exclude_size . value = False <EOL> module . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> module . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> module . threshold_scope . value = I . TS_GLOBAL <EOL> module . threshold_method . value = T . TM_MCT <EOL> module . threshold_range . min = <NUM_LIT> <EOL> module . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_MANUAL <EOL> module . threshold_smoothing_scale . value = <NUM_LIT:3> <EOL> module . run ( workspace ) <EOL> labels = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) . segmented <EOL> np . testing . assert_array_equal ( expected , labels ) <EOL> def test_20_03_threshold_no_smoothing ( self ) : <EOL> image = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> expected = np . array ( [ [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] , <EOL> [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] ] ) <EOL> for ts in I . TS_MANUAL , I . TS_MEASUREMENT : <EOL> workspace , module = self . make_workspace ( image ) <EOL> assert isinstance ( module , ID . IdentifyPrimaryObjects ) <EOL> module . exclude_size . value = False <EOL> module . unclump_method . value = ID . UN_NONE <EOL> module . watershed_method . value = ID . WA_NONE <EOL> module . threshold_scope . value = ts <EOL> module . manual_threshold . value = <NUM_LIT> <EOL> module . thresholding_measurement . value = MEASUREMENT_NAME <EOL> workspace . measurements [ cpmeas . IMAGE , MEASUREMENT_NAME ] = <NUM_LIT> <EOL> module . threshold_smoothing_choice . value = I . TSM_MANUAL <EOL> module . threshold_smoothing_scale . value = <NUM_LIT:3> <EOL> module . run ( workspace ) <EOL> labels = workspace . object_set . get_objects ( OBJECTS_NAME ) . segmented <EOL> np . testing . assert_array_equal ( expected , labels ) <EOL> def add_noise ( img , fraction ) : <EOL> '''<STR_LIT>''' <EOL> np . random . seed ( <NUM_LIT:0> ) <EOL> noise = np . random . uniform ( low = <NUM_LIT:1> - fraction / <NUM_LIT:2> , high = <NUM_LIT:1> + fraction / <NUM_LIT:2> , <EOL> size = img . shape ) <EOL> return img * noise <EOL> def one_cell_image ( ) : <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> return add_noise ( img , <NUM_LIT> ) <EOL> def two_cell_image ( ) : <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:50> , <NUM_LIT:50> ) ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:10> , <NUM_LIT> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> draw_circle ( img , ( <NUM_LIT:30> , <NUM_LIT:15> ) , <NUM_LIT:5> , <NUM_LIT> ) <EOL> return add_noise ( img , <NUM_LIT> ) <EOL> def fly_image ( ) : <EOL> from bioformats import load_image <EOL> path = os . path . join ( os . path . dirname ( __file__ ) , '<STR_LIT>' ) <EOL> return load_image ( path ) <EOL> def draw_circle ( img , center , radius , value ) : <EOL> x , y = np . mgrid [ <NUM_LIT:0> : img . shape [ <NUM_LIT:0> ] , <NUM_LIT:0> : img . shape [ <NUM_LIT:1> ] ] <EOL> distance = np . sqrt ( ( x - center [ <NUM_LIT:0> ] ) * ( x - center [ <NUM_LIT:0> ] ) + ( y - center [ <NUM_LIT:1> ] ) * ( y - center [ <NUM_LIT:1> ] ) ) <EOL> img [ distance <= radius ] = value <EOL> class TestWeightedVariance ( unittest . TestCase ) : <EOL> def test_01_masked_wv ( self ) : <EOL> output = T . weighted_variance ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) ) , <EOL> np . zeros ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) , bool ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertEqual ( output , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_02_zero_wv ( self ) : <EOL> output = T . weighted_variance ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) , bool ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) , bool ) ) <EOL> self . assertEqual ( output , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_03_fg_0_bg_0 ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> img = np . zeros ( ( <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:4> ) ) <EOL> img [ : , <NUM_LIT:2> : <NUM_LIT:4> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> binary_image = img > <NUM_LIT> <EOL> output = T . weighted_variance ( img , np . ones ( img . shape , bool ) , binary_image ) <EOL> self . assertEqual ( output , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_04_values ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> ] , [ <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> ] ] ) <EOL> binary_image = np . array ( [ [ False , False ] , [ True , True ] ] ) <EOL> output = T . weighted_variance ( img , np . ones ( ( <NUM_LIT:2> , <NUM_LIT:2> ) , bool ) , binary_image ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( output , <NUM_LIT> ) <EOL> def test_05_mask ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> img = np . array ( [ [ <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> ] , [ <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> , <NUM_LIT:1.0> / <NUM_LIT> ] ] ) <EOL> mask = np . array ( [ [ False , True , True ] , [ False , True , True ] ] ) <EOL> binary_image = np . array ( [ [ False , False , False ] , [ True , True , True ] ] ) <EOL> output = T . weighted_variance ( img , mask , binary_image ) <EOL> self . assertAlmostEquals ( output , <NUM_LIT> ) <EOL> class TestSumOfEntropies ( unittest . TestCase ) : <EOL> def test_01_all_masked ( self ) : <EOL> output = T . sum_of_entropies ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) ) , <EOL> np . zeros ( ( <NUM_LIT:3> , <NUM_LIT:3> ) , bool ) , <NUM_LIT:1> ) <EOL> self . assertEqual ( output , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_020_all_zero ( self ) : <EOL> """<STR_LIT>""" <EOL> output = T . sum_of_entropies ( np . zeros ( ( <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:2> ) ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:2> ) , bool ) , <EOL> np . ones ( ( <NUM_LIT:4> , <NUM_LIT:2> ) , bool ) ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( output , <NUM_LIT:0> ) <EOL> def test_03_fg_bg_equal ( self ) : <EOL> img = np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> img [ <NUM_LIT:0> : <NUM_LIT:64> , : ] *= <NUM_LIT> <EOL> img [ <NUM_LIT:64> : <NUM_LIT> , : ] *= <NUM_LIT> <EOL> img [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] = img [ - <NUM_LIT:1> , <NUM_LIT:0> ] = <NUM_LIT:0> <EOL> img [ <NUM_LIT:0> , - <NUM_LIT:1> ] = img [ - <NUM_LIT:1> , - <NUM_LIT:1> ] = <NUM_LIT:1> <EOL> binary_mask = np . zeros ( img . shape , bool ) <EOL> binary_mask [ <NUM_LIT:64> : , : ] = True <EOL> one_of_each = np . zeros ( img . shape , bool ) <EOL> one_of_each [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] = one_of_each [ - <NUM_LIT:1> , - <NUM_LIT:1> ] = True <EOL> output = T . sum_of_entropies ( img , np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , bool ) , binary_mask ) <EOL> ob = T . sum_of_entropies ( img , one_of_each | ~ binary_mask , binary_mask ) <EOL> of = T . sum_of_entropies ( img , one_of_each | binary_mask , binary_mask ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( output , ob + of ) <EOL> def test_04_fg_bg_different ( self ) : <EOL> img = np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) ) <EOL> img [ <NUM_LIT:0> : <NUM_LIT:64> , <NUM_LIT:0> : <NUM_LIT:64> ] *= <NUM_LIT> <EOL> img [ <NUM_LIT:0> : <NUM_LIT:64> , <NUM_LIT:64> : <NUM_LIT> ] *= <NUM_LIT> <EOL> img [ <NUM_LIT:64> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:0> : <NUM_LIT:64> ] *= <NUM_LIT> <EOL> img [ <NUM_LIT:64> : <NUM_LIT> , <NUM_LIT:64> : <NUM_LIT> ] *= <NUM_LIT> <EOL> binary_mask = np . zeros ( img . shape , bool ) <EOL> binary_mask [ <NUM_LIT:64> : , : ] = True <EOL> one_of_each = np . zeros ( img . shape , bool ) <EOL> one_of_each [ <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> ] = one_of_each [ - <NUM_LIT:1> , - <NUM_LIT:1> ] = True <EOL> output = T . sum_of_entropies ( img , np . ones ( ( <NUM_LIT> , <NUM_LIT> ) , bool ) , binary_mask ) <EOL> ob = T . sum_of_entropies ( img , one_of_each | ~ binary_mask , binary_mask ) <EOL> of = T . sum_of_entropies ( img , one_of_each | binary_mask , binary_mask ) <EOL> self . assertAlmostEqual ( output , ob + of ) </s>
