regiongrowing_n — SEGMENTATION `grow` op

• Datenarten: images → labels2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.regiongrowing_n(feature_images, tol=0.05, min_size=1) (die Implementierung direkt: import segmentation; segmentation.regiongrowing_n(feature_images, tol=0.05, min_size=1); aus dem Register: opssegmentation.get("regiongrowing_n"))

Verwendung

Segmentiert das ganze Bild nach Ähnlichkeit mehrkanaliger Merkmale; liefert ein Labelbild (regiongrowing_n).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels2d` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`grow`)

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*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

regiongrowing_n — SEGMENTATION grow op