sg_normalized_cut_2 — 2D `segment` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "sg_normalized_cut_2", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

用法

通过对亮度图进行归一化割（Normalized Cut，谱聚类二分割，Shi & Malik）将图像划分为明暗两个区域（HALCON 无对应算子）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

详细使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

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)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `region` 作为输入)

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

同类别(`segment`)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

sg_normalized_cut_2 — 2D segment op

用法