class_2dim_unsup — SEGMENTATION `classify` op

• データ種: image2d × image2d → labels2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.class_2dim_unsup(image1, image2, n_clusters=3, iters=20) (実装を直接呼ぶなら import segmentation; segmentation.class_2dim_unsup(image1, image2, n_clusters=3, iters=20)、台帳から引くなら opssegmentation.get("class_2dim_unsup"))

使い方

2 チャネル特徴空間を k-means で教師なし分類(class_2dim_unsup)。ラベル画像を返す。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

型が繋がる次の op(`labels2d` を入力に取れる)

watersheds_marker · seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match

同カテゴリ(`classify`)

class_2dim_sup · learn_ndim_norm · class_ndim_norm · classify_image_class_lut

*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

class_2dim_unsup — SEGMENTATION classify op

使い方