sg_normalized_cut_2 — 2D segment op

• Data kinds: image → region

• Call: fullseye.apply(img, "sg_normalized_cut_2", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ sg_normalized_cut_2: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ sg_normalized_cut_2: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ sg_normalized_cut_2: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Brightness graph के normalised cut (spectral 2-भाग विभाजन, Shi & Malik) से image को उजले-अँधेरे 2 regions में बाँटता है (HALCON में इसके समकक्ष कोई operator नहीं)।

computation कम रखने के लिए image को लगभग sdim = round(10+b*14) तक subsample करके, luminance अंतर और दूरी से weights तय करने वाला affinity graph बनाता है, और generalised eigenvalue problem (D-W)y = lambda*D*y के 2nd eigenvector (Fiedler vector) को median पर threshold करके 2 समूहों में बाँटता है। a (0 से 1) luminance दिशा की bandwidth sig_i = 0.05 + a*0.5 बदलता है, और b (0 से 1) subsampling का resolution बदलता है। चमकीले समूह को nearest neighbour से मूल resolution तक बड़ा करके region के रूप में लौटाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_segmentation family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

sg_normalized_cut_2 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (region को input के रूप में लेते हैं)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

इसी category के (segment)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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