max_tree — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("max_tree"))

사용법

성분 트리(max-tree): 상위 집합 {f ≥ h}의 연결 성분 트리를 Union-Find로 만든다(화소를 값의 내림차순으로 처리)(max_tree).

반환: parent(H, W의 평평한 첨자. 루트는 자기 자신), order(값의 오름차순, 부모가 자식보다 앞), canonical(노드의 대표 화소 표시 = 루트이거나 부모와 값이 다른 화소), area(대표 화소에서의 성분의 화소 수), diameter(성분 외접 직사각형의 긴 변 = skimage의 diameter와 같음), height(성분 안의 최댓값 − 성분의 값, 참고), n_nodes.

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

max_tree — SEGMENTATION graph op

사용법