graph op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.quickshift(image, *, kernel_size: 'float' = 3.0, max_dist: 'float' = 6.0, ratio: 'float' = 1.0, search_radius: 'int' = 10) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.quickshift(image, *, kernel_size: 'float' = 3.0, max_dist: 'float' = 6.0, ratio: 'float' = 1.0, search_radius: 'int' = 10) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("quickshift"))
quick shift(Vedaldi–Soatto 2008): 특징 (y, x, ratio · I) 위에서 Parzen 밀도 P_i = Σ_j exp(−D_ij²/(2σ²))(창 3σ, σ = kernel_size)를 추정하고, 각 화소를 '밀도가 더 높은 점 중 가장 가까운 점'(반경 search_radius의 창 안)에 잇고, 길이 > max_dist인 가지를 자른 트리의 성분을 영역으로 한다(quickshift).
밀도의 동점은 화소 번호로 정한다(난수 없음). 트리는 max_dist에 의존하지 않으므로(search_radius를 고정하면) max_dist를 늘린 분할은 중첩된다(자르는 가지가 줄어들 뿐). 반환: labels(1..k), n_segments, parent (평평한 첨자, 루트는 자신), link(부모까지의 거리, 루트는 inf), density.
• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가
• 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.
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table 를 입력으로 받는 것)graph)graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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