graph op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("ultrametric_contour_map"))
dynamics 계층의 초거리 윤곽 지도(UCM): 이웃한 화소 p, q의 값 = 'p와 q가 같은 영역이 되는 최소 임계값'(ultrametric_contour_map).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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)。
• 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
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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