snic_superpixels — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("snic_superpixels"))

사용법

SNIC(Achanta–Süsstrunk 2017의 Algorithm 1): 격자 씨앗에서 우선순위 큐로 키우는 비반복 슈퍼픽셀(snic_superpixels).

거리 d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m²(s = √(N/K), m = compactness, c는 화소 값. SLIC의 정규화 형태, 식 (1)의 표기는 확인 필요). 대기열에서 최소 d를 꺼내, 라벨이 없으면 라벨을 붙이고 무게중심(위치와 값)을 그 자리에서 갱신하며, 라벨 없는 근방을 현재 무게중심과의거리로 쌓는다. 동점은 (거리, 쌓은 순서)로 정한다(결정적).

반환: labels(1..K), n_segments, all_connected(모든 라벨이 4-연결 = 구성상의 보장을 세어서 확인한 표시), n_disconnected, sizes, seeds((K, 2)의 [row, col]), s.

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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).*

snic_superpixels — SEGMENTATION graph op

사용법