alpha_expansion — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: 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]'(要直接调用实现,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]';从台账取用则 opssegmentation.get("alpha_expansion"))

用法

多标签 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 为度量（alpha_expansion）。

means = 各标签的平均 μ_1..μ_L(L ≥ 2。省略时为像素值 1/6、1/2、5/6 分位处的 3 个标签)。V 为 "potts"([α ≠ β],c = 1)或 "truncated_linear" (min(|α − β|, T),T ≥ 1 时为度量,c = min(L − 1, T))。1 轮 = 依次对 α = 1..L 做 expansion。每个移动用 2 值的 graph cut 严格求解,仅当能量严格下降时 才接受。1 轮中 1 次都没有接受就停止(与论文相同)。

返回: labels(1..L)、energy、energies(接受的序列,单调递减)、move_minima(各移动的 2 值问题的最小值, 不大于当前值 = 门禁)、c、bound_factor = 2c(Theorem 6.1: E(f̂) ≤ 2c E(f*))。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用图、层次与阈值定理做分割 —— 什么是严格的,分割在哪里失效

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

alpha_expansion — SEGMENTATION graph op

用法