sg_region_growing_seeded — 2D `segment` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sg_region_growing_seeded", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Seed-basiertes Region Growing, das vom Bildzentrum ausgeht und Pixel mit ähnlicher Helligkeit verbindet (HALCON `regiongrowing wird bereits von einer anderen Operation abgedeckt, daher wird hier halcon=""` verwendet, um eine doppelte Meldung zu vermeiden).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

種は画像中心の 1 画素。`a（0〜1）が同質性の許容差（種の輝度 ±a 以内なら繋がる）、b が連結性を切り替える（b > 0.5` で 8 連結、それ以外は 4 連結）。結果は種を含む連結成分のみ。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_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)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

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

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

Gleiche Kategorie (`segment`)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sg_region_growing_seeded — 2D segment op