statistical_region_merging — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

사용법

통계적 영역 병합 SRM(Nock–Nielsen 2004): 이웃 화소 쌍을 |I_p − I_q|의 오름차순으로 처리하고, 술어 P(R, R')가 참이면 병합한다(statistical_region_merging).

화소 값은 value_range를 [0, g − 1]에 선형으로 옮겨 사용한다(범위 밖의 값은 ValueError). P(R, R') ⇔ |R̄ − R̄'| ≤ √(b²(R) + b²(R')), b(R) = g √(ln(|R_|R||/δ) / (2Q|R|)), ln|R_l| = min(l, g) ln(l + 1), δ = 1/(6|I|²)(술어의 계수는 확인 필요, 모듈 설명 참조). Q(q)가 클수록 b가 작아져 병합을 꺼린다(세밀).

반환: labels(1..k), n_regions, means(영역별 평균, 원래 값의 척도), n_merges, q.

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 · max_tree · 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).*

statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op

사용법