sg_normalized_cut_2 — 2D `segment` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sg_normalized_cut_2", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

sg_normalized_cut_2: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ sg_normalized_cut_2: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ sg_normalized_cut_2: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ sg_normalized_cut_2: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Teilt das Bild anhand eines Normalized Cut auf dem Helligkeitsgraphen (spektrale Zweiteilung, Shi & Malik) in zwei Regionen (hell / dunkel) (kein entsprechender HALCON-Operator).

Um den Rechenaufwand gering zu halten, wird das Bild auf etwa sdim = round(10+b*14) unterabgetastet; dann wird ein Affinitätsgraph mit Gewichten aus Leuchtdichtedifferenz und Abstand gebildet, und der 2. Eigenvektor (Fiedler-Vektor) des verallgemeinerten Eigenwertproblems (D-W)y = lambda*D*y wird am Median geschwellt, um in 2 Gruppen zu teilen. a (0 bis 1) variiert die Bandbreite in Leuchtdichterichtung sig_i = 0.05 + a*0.5, b (0 bis 1) die Auflösung der Unterabtastung. Die hellere Gruppe wird per nächstem Nachbarn auf die Originalauflösung vergrößert und als Region zurückgegeben.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.