snic_superpixels — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("snic_superpixels"))

用法

SNIC（Achanta–Süsstrunk 2017 的 Algorithm 1）：从网格种子出发、用优先队列生长的非迭代超像素（snic_superpixels）。

距离 d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m²(s = √(N/K),m = compactness,c 为像素值。SLIC 的归一化形式,式 (1) 的写法有待确认)。从优先队列取出最小的 d,若未标记就打上标签,当场更新质心(位置与值),把未标记的邻域按与当前质心的距离压入队列。同值按 (距离, 压入顺序) 决定(确定性)。

返回: labels(1..K)、n_segments、all_connected(所有标签都是 4 连通 = 通过计数确认构造上保证的标志)、n_disconnected、sizes、seeds((K, 2) 的 [row, col])、s。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用图、层次与阈值定理做分割 —— 什么是严格的,分割在哪里失效

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

snic_superpixels — SEGMENTATION graph op

用法