alpha_tree — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import seggraph; seggraph.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("alpha_tree"))

用法

α-tree：建構以相鄰差為權重的格網最小生成樹（scipy 的 Kruskal），僅用權重 ≤ α 的樹邊給出每個 α 的分割（alpha_tree）。

scipy 把權重為 0 的邊讀作「沒有邊」,所以先只把權重為 0 的邊替換為「正權重最小值的一半」再建樹(邊的順序不變 = 最小生成樹相同)。不採用給所有邊加 1 的做法: 當 0.3 的差在浮點中分裂為 0.29999999999999993 和 0.30000000000000004 時,+1 的捨入讓 2 者變成同值,樹選了較重的一個,α = 0.3 的切割發生偏移(實測, 測試 test_quasi_flat_zones_equal_mst_cut)。樹的邊權重根據索引重新計算 |f_p − f_q|。

回傳: labels(把每個 α 的 (H, W) 堆疊成的 (A, H, W))、n_zones、mst_i / mst_j / mst_w、merge_levels (樹的邊權重的升冪 = 合併的高度)、nested(依 α 升冪是否巢狀)。

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 · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · 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)。*

alpha_tree — SEGMENTATION graph op

用法