graph_cut_binary — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import seggraph; seggraph.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("graph_cut_binary"))

用法

二值 graph cut（Boykov–Jolly 2001）：用最大流 / 最小割精确地最小化 E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q]（graph_cut_binary）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

データ項は D_p(0) = (I_p − μ_bg)²、D_p(1) = (I_p − μ_fg)²(μ を省くと isodata の 2 群の平均)。辺の重みは

w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q)(`contrast_sigma = σ、省くと 1/dist = Potts)。seeds` は labels2d で

1 = 背景の種、2 = 物体の種(Boykov–Jolly の K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq で硬く縛る、エネルギーには数えない)。

返す: `mask(物体 = True)、energy = data + smooth、cut_value / flow_value`(実数に戻した値 = 整数の値 / scale +

定数)と `cut_value_int / flow_value_int(最大フロー = 最小カットの門)、quantization_bound`(整数化による実数の

最小との差の上界、整数の入力なら 0)。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• 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

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`graph`)

alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op

用法