area_opening_attr — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.area_opening_attr(image, threshold: 'float' = 16.0, *, attribute: 'str' = 'area', connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.area_opening_attr(image, threshold: 'float' = 16.0, *, attribute: 'str' = 'area', connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("area_opening_attr"))

사용법

속성 열림(Salembier 등 1998): 성분 트리의 노드 중 속성 < threshold인 것을 지우고, 각 화소를 '속성 ≥ 임계값인 가장 가까운 조상'의 값으로 한다(area_opening_attr).

attribute = "area"(화소 수, skimage의 area_opening과 같은 "면적이 임계값 미만인 밝은 구조를 지운다") 또는 "diameter" (외접 직사각형의 긴 변, skimage의 diameter_opening). 둘 다 2값 집합의 증가 속성이므로, 결과는 대수적 열림 = 멱등·반확장·증가. 성분 안의 최댓값에 의존하는 "높이"는 집합의 속성이 아니어서(h-maxima와 마찬가지로) 멱등이 되지 않으므로 싣지 않는다(실측으로 2번째에 값이 바뀌었다).

반환: image(열림의 결과), n_nodes_kept / n_nodes, removed(값이 내려간 화소의 수).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`graph`)

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

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

area_opening_attr — SEGMENTATION graph op

사용법