graph op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("snic_superpixels"))
SNIC (Algorithmus 1 von Achanta–Süsstrunk 2017): nicht-iterative Superpixel, die mit einer Prioritätswarteschlange aus Gittersaaten wachsen (snic_superpixels).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
距離 d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m²(s = √(N/K)、m = `compactness`、c は画素の値。SLIC の正規化の形、式 (1) の表記は要確認)。
待ち行列から最小の d を取り出し、未ラベルならラベルを付け、重心(位置と値)をその場で更新し、未ラベルの近傍を今の重心との
距離で積む。同点は (距離, 積んだ順) で決める(決定的)。
返す: `labels(1..K)、n_segments、all_connected`(全ラベルが 4-連結 = 構成上の保証を数えて確かめた印)、
`n_disconnected、sizes、seeds((K, 2) の [row, col])、s`。
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table als Eingabe)graph)graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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