graph_cut_binary — SEGMENTATION `graph` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("graph_cut_binary"))

Verwendung

Binärer Graph Cut (Boykov–Jolly 2001): minimiert E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q] exakt per Max-Flow / Min-Cut (graph_cut_binary).

Der Datenterm ist D_p(0) = (I_p − μ_bg)², D_p(1) = (I_p − μ_fg)² (ohne μ die isodata-Mittel der 2 Gruppen). Die Kantengewichte sind w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q) (contrast_sigma = σ; weggelassen 1/dist = Potts). seeds ist ein labels2d mit 1 = Hintergrund-Saatpunkt, 2 = Objekt-Saatpunkt (hart gebunden mit K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq nach Boykov–Jolly, nicht in der Energie gezählt).

Rückgabe: mask (Objekt = True), energy = data + smooth, cut_value / flow_value (in reelle Werte zurückgerechnet = ganzzahliger Wert / scale + Konstante) und cut_value_int / flow_value_int (Gate max flow = min cut), quantization_bound (obere Schranke für die Abweichung vom reellen Minimum durch die Ganzzahlumwandlung, 0 bei ganzzahliger Eingabe).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`graph`)

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

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op