hierarchical_watershed — SEGMENTATION `graph` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.hierarchical_watershed(image, *, threshold: 'float' = 0.0, n_regions: 'Optional[int]' = None, mask=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.hierarchical_watershed(image, *, threshold: 'float' = 0.0, n_regions: 'Optional[int]' = None, mask=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("hierarchical_watershed"))

使い方

dynamics による階層分水嶺: 地形 image(低い所が盆地)の最小全域森の辺に dynamics の saliency を付け、saliency ≤ threshold の辺で結んだ成分を返す(n_regions を与えたら、その数になる最小の閾値を使う)。

mask を与えるとその中だけで(外は 0)。返す: labels(1..k)、n_regions、basins(閾値 0 の分割 = 分水嶺の盆地)、n_basins、dynamics(盆地ごと、各連結成分で最も深い盆地は inf)、levels(盆地が消える高さの昇順)、threshold(実際に使った値)。盆地の数 = dynamics > 閾値の盆地の数(この関数が数えて返す n_expected)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`graph`)

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

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

hierarchical_watershed — SEGMENTATION graph op

使い方