alpha_tree — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("alpha_tree"))

사용법

α-tree: 이웃 차를 가중치로 한 격자의 최소 신장 트리(scipy의 Kruskal)를 만들고, 가중치 ≤ α인 트리 변만으로 α마다의 분할을 낸다(alpha_tree).

scipy는 가중치 0인 변을 "변이 없음"으로 읽으므로, 가중치 0인 변만 "양의 가중치 최솟값의 절반"으로 바꾼 뒤 트리를 만든다(변의 순서는 바뀌지 않음 = 최소 신장 트리는 같다). 모든 변에 1을 더하는 방법은 쓰지 않는다: 0.3의 차이가 부동소수로 0.29999999999999993과 0.30000000000000004로 갈라져 있을 때, +1의 반올림으로 2개가 동점이 되어 트리가 무거운 쪽을 골라 α = 0.3의 절단이 어긋났다(실측, 테스트 test_quasi_flat_zones_equal_mst_cut). 트리의 변 가중치는 첨자로부터 |f_p − f_q|를 다시 계산한다.

반환: labels(α마다의 (H, W)를 쌓은 (A, H, W)), n_zones, mst_i / mst_j / mst_w, merge_levels (트리 변 가중치의 오름차순 = 병합의 높이), nested(α의 오름차순으로 중첩되는가).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

alpha_tree — SEGMENTATION graph op

사용법