graph_cut_binary — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("graph_cut_binary"))

사용법

2값 graph cut(Boykov–Jolly 2001): E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q]를 최대 흐름 / 최소 컷으로 정확히 최소화한다(graph_cut_binary).

데이터 항은 D_p(0) = (I_p − μ_bg)², D_p(1) = (I_p − μ_fg)²(μ를 생략하면 isodata의 2군 평균). 변의 가중치는 w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q)(contrast_sigma = σ, 생략하면 1/dist = Potts). seeds는 labels2d로 1 = 배경 시드, 2 = 물체 시드(Boykov–Jolly의 K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq로 단단히 묶음, 에너지에는 세지 않음).

반환: mask(물체 = True), energy = data + smooth, cut_value / flow_value(실수로 되돌린 값 = 정수 값 / scale + 상수)와 cut_value_int / flow_value_int(최대 흐름 = 최소 컷의 게이트), quantization_bound(정수화에 의한 실수최소와의 차이의 상계, 정수 입력이면 0).

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`)

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

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op

사용법