graph op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("max_tree"))
component tree (max-tree): upper set {f ≥ h} के connected component का tree Union-Find से बनाता है (pixel को मान के घटते क्रम में संसाधित करता है)।
लौटाता है: parent (H, W के flat indices; root स्वयं अपना parent है), order (value के बढ़ते क्रम में, parent child से पहले), canonical (node के प्रतिनिधि pixel का निशान = root, या ऐसा pixel जिसका value parent से अलग है), area (प्रतिनिधि pixel पर component के pixels की संख्या), diameter (component के bounding rectangle की लंबी भुजा = skimage के diameter जैसा), height (component के अंदर maximum − component का value, संदर्भ के लिए), n_nodes।
• halcon_segmentation family guide
• graph_hierarchy_and_thresholds — Graph, hierarchy और threshold theorems से segmentation — क्या exact है, और partition कहाँ टूटता है
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)graph)graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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