alpha_expansion — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_expansion(image, means: 'Optional[Sequence[float]]' = None, *, lam: 'float' = 1.0, pairwise: 'str' = 'potts', truncation: 'float' = 2.0, connectivity: 'int' = 4, max_cycles: 'int' = 10, init=None) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import seggraph; seggraph.alpha_expansion(image, means: 'Optional[Sequence[float]]' = None, *, lam: 'float' = 1.0, pairwise: 'str' = 'potts', truncation: 'float' = 2.0, connectivity: 'int' = 4, max_cycles: 'int' = 10, init=None) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("alpha_expansion"))

用法

多標籤 α-expansion（Boykov–Veksler–Zabih 2001）：E(f) = Σ (I_p − μ_(f_p))² + λ Σ w_pq V(f_p, f_q)，V 為度量（alpha_expansion）。

means = 各標籤的平均 μ_1..μ_L(L ≥ 2。省略時為像素值 1/6、1/2、5/6 分位處的 3 個標籤)。V 為 "potts"([α ≠ β],c = 1)或 "truncated_linear" (min(|α − β|, T),T ≥ 1 時為度量,c = min(L − 1, T))。1 輪 = 依序對 α = 1..L 做 expansion。每個移動以 2 值的 graph cut 嚴格求解,僅當能量嚴格下降時 才接受。1 輪中 1 次都沒有接受就停止(與論文相同)。

回傳: labels(1..L)、energy、energies(接受的序列,單調遞減)、move_minima(各移動的 2 值問題的最小值, 不大於目前值 = 門檻)、c、bound_factor = 2c(Theorem 6.1: E(f̂) ≤ 2c E(f*))。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用圖、階層與閾值定理做分割 —— 什麼是嚴格的,分割在哪裡失效

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`graph`)

graph_cut_binary · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

alpha_expansion — SEGMENTATION graph op

用法