graph op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("alpha_tree"))
α-tree: पड़ोसी अंतर को weight बनाकर grid का minimum spanning tree (scipy का Kruskal) बनाता है, और weight ≤ α वाली tree edge से ही हर α के लिए विभाजन देता है।
scipy weight 0 वाले edges को "edge नहीं है" पढ़ता है, इसलिए tree बनाने से पहले केवल weight 0 वाले edges को "सबसे छोटे positive weight का आधा" से बदला जाता है (edges का क्रम नहीं बदलता = minimum spanning tree वही रहता है)। सभी edges में 1 जोड़ने का तरीका इस्तेमाल नहीं होता: जब 0.3 का अंतर floating point में 0.29999999999999993 और 0.30000000000000004 में बँटा हो, तब +1 की rounding से 2 बराबर हो गए, tree ने भारी वाला चुना और α = 0.3 का cut खिसक गया (measured, test test_quasi_flat_zones_equal_mst_cut)। tree के edge weights को indices से |f_p − f_q| के रूप में फिर से गणना की जाती है। लौटाता है: labels (हर α के (H, W) को जोड़कर बना (A, H, W)), n_zones, mst_i / mst_j / mst_w, merge_levels (tree के edge weights बढ़ते क्रम में = merge की ऊँचाई), nested (α के बढ़ते क्रम में nested है या नहीं)।
• halcon_segmentation family guide
• graph_hierarchy_and_thresholds — Graph, hierarchy और threshold theorems से segmentation — क्या exact है, और partition कहाँ टूटता है
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table को input के रूप में लेते हैं)graph)graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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