snic_superpixels — SEGMENTATION `graph` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("snic_superpixels"))

Verwendung

SNIC (Algorithmus 1 von Achanta–Süsstrunk 2017): nicht-iterative Superpixel, die mit einer Prioritätswarteschlange aus Gittersaaten wachsen (snic_superpixels).

Abstand d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m² (s = √(N/K), m = compactness, c ist der Pixelwert; die Normierungsform von SLIC, die Notation von Gl. (1) ist noch zu prüfen). Entnimmt das kleinste d aus der Warteschlange; ist es ohne Label, wird es gelabelt, der Schwerpunkt (Position und Wert) sofort aktualisiert und die ungelabelten Nachbarn mit ihrem Abstand zum aktuellen Schwerpunkt eingereiht. Gleichstände werden über (Abstand, Einreihungsreihenfolge) entschieden (deterministisch).

Rückgabe: labels (1..K), n_segments, all_connected (alle Labels 4-zusammenhängend = Markierung, dass die konstruktive Garantie durch Zählen bestätigt wurde), n_disconnected, sizes, seeds ([row, col] der Form (K, 2)), s.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

snic_superpixels — SEGMENTATION graph op