graph_cut_binary — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:image2d → table

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

用法

二值 graph cut（Boykov–Jolly 2001）：用最大流 / 最小割精确地最小化 E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q]（graph_cut_binary）。

数据项为 D_p(0) = (I_p − μ_bg)²,D_p(1) = (I_p − μ_fg)²(省略 μ 时用 isodata 的 2 组平均)。边的权重为 w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q)(contrast_sigma = σ,省略时 1/dist = Potts)。seeds 是 labels2d, 1 = 背景种子点,2 = 物体种子点(用 Boykov–Jolly 的 K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq 硬约束,不计入能量)。

返回: mask(物体 = True)、energy = data + smooth、cut_value / flow_value(还原为实数的值 = 整数的值 / scale + 常数)与 cut_value_int / flow_value_int(最大流 = 最小割的门禁)、quantization_bound(整数化造成的与实数最小值之差的上界,整数输入时为 0)。

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`)

alpha_expansion · 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)。*

graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op

用法