sg_normalized_cut_2 — 2D `segment` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sg_normalized_cut_2", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

輝度グラフの正規化カット（スペクトラル 2 分割、Shi & Malik）で画像を明暗 2 領域に分ける（HALCON に対応オペレータなし）。

計算量を抑えるため画像を `sdim = round(10+b*14) 程度まで間引いてから、輝度差と距離で重みを決めたアフィニティグラフを作り、一般化固有値問題 (D-W)y = lambda*D*y の第 2 固有ベクトル（Fiedler ベクトル）を中央値でしきい値化して 2 群に分ける。a（0〜1）は輝度方向の帯域幅sig_i = 0.05 + a*0.5 を振り、b`（0〜1）は間引きの解像度を振る。明るい方の群を最近傍で元解像度に拡大して region として返す。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_segmentation ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同カテゴリ(`segment`)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sg_normalized_cut_2 — 2D segment op

使い方