statistical_region_merging — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,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]';從台帳取用則 opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

用法

統計區域合併 SRM（Nock–Nielsen 2004）：依 |I_p − I_q| 的遞增順序處理相鄰像素對，述詞 P(R, R') 為真則合併（statistical_region_merging）。

像素值把 value_range 線性對應到 [0, g − 1] 後使用(範圍外的值 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)(述詞的係數 有待確認,參見模組的說明)。Q(q)越大 b 越小,越不願合併(更細)。

回傳: labels(1..k)、n_regions、means(各區域的平均,原始值的尺度)、n_merges、q。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用圖、階層與閾值定理做分割 —— 什麼是嚴格的,分割在哪裡失效

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op

用法