graph op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("ultrametric_contour_map"))
Ultrametrische Konturkarte (UCM) der Dynamics-Hierarchie: der Wert zwischen benachbarten Pixeln p, q = die kleinste Schwelle, bei der p und q in dieselbe Region fallen (ultrametric_contour_map).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
盆地の中の辺は 0、盆地の境の辺は第 2 の Kruskal(盆地の木を saliency の昇順に併合)で 2 つの盆地が出会う高さ。
返す: `ucm_h(H, W − 1:画素とその右)、ucm_v(H − 1, W:画素とその下)、ucm`(画素ごとに右と下の大きい方 =
境界を左上の画素で代表、segeval と同じ)、`basins、levels、distance(distance_matrix=True` かつ盆地が
2500 以下なら盆地の全組の ultrametric 距離の行列)。閾値 θ で ucm > θ の辺を切った成分 = hierarchical_watershed(θ)。
• 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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