graph op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.area_opening_attr(image, threshold: 'float' = 16.0, *, attribute: 'str' = 'area', connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.area_opening_attr(image, threshold: 'float' = 16.0, *, attribute: 'str' = 'area', connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("area_opening_attr"))
Attributöffnung (Salembier et al. 1998): entfernt die Knoten des Komponentenbaums mit Attribut < `threshold` und setzt jedes Pixel auf den Wert seines nächsten Vorfahren mit Attribut ≥ Schwelle (area_opening_attr).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`attribute = "area"(画素数、skimage の area_opening と同じ「面積が閾値未満の明るい構造を消す」)か "diameter"`
(外接矩形の長い辺、skimage の diameter_opening)。どちらも 2 値の集合の 増加する属性なので、結果は代数的開放 =
冪等・反拡大・増加。成分の中の最大値に依る「高さ」は集合の属性でなく(h-maxima と同じく)冪等にならないので載せない
(実測で 2 回目に値が変わった)。
返す: `image(開放の結果)、n_nodes_kept / n_nodes、removed`(値が下がった画素の数)。
• 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 · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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