sg_slic_superpixels — 2D `segment` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sg_slic_superpixels", 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

SLIC 法によるスーパーピクセル過分割の境界格子を返す（`skimage.segmentation.slic`、HALCON に対応オペレータなし）。

`a（0〜1）がセグメント数とコンパクトネスの両方を振る: 大きいほどセグメント数が少なく（n_seg = max(2, round(6+(1-a)*40))）、コンパクトネスが高くなる（compactness = 0.01 + a*0.2、形が四角く整う）。b` は未使用。戻り値はスーパーピクセルの境界線（外側の輪郭）をなぞった region で、境界はコンパクトネスが低いほど輝度エッジにスナップしやすい。

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_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_normalized_cut_2 · 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_slic_superpixels — 2D segment op

使い方