alpha_tree — SEGMENTATION `graph` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("alpha_tree"))

Verwendung

α-Tree: baut den minimalen Spannbaum des Gitters mit den Nachbardifferenzen als Gewichten (Kruskal in scipy) und liefert für jedes α die Partition aus den Baumkanten mit Gewicht ≤ α (alpha_tree).

scipy liest Kanten mit Gewicht 0 als "keine Kante", daher werden vor dem Aufbau des Baums nur Kanten mit Gewicht 0 durch "die Hälfte des kleinsten positiven Gewichts" ersetzt (die Kantenreihenfolge ändert sich nicht = der minimale Spannbaum ist derselbe). Auf alle Kanten 1 zu addieren wird nicht verwendet: Wenn eine Differenz von 0.3 in Gleitkomma in 0.29999999999999993 und 0.30000000000000004 zerfällt, machte die Rundung nach +1 die 2 gleich, der Baum wählte die schwerere und der Schnitt bei α = 0.3 verschob sich (gemessen, Test test_quasi_flat_zones_equal_mst_cut). Die Kantengewichte des Baums werden aus den Indizes als |f_p − f_q| neu berechnet.

Rückgabe: labels ((A, H, W) aus den gestapelten (H, W) je α), n_zones, mst_i / mst_j / mst_w, merge_levels (Kantengewichte des Baums aufsteigend = Verschmelzungshöhen), nested (ob in aufsteigender Reihenfolge von α verschachtelt).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`graph`)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

alpha_tree — SEGMENTATION graph op