graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.graph_cut_binary(image, *, lam: 'float' = 1.0, mu_bg: 'Optional[float]' = None, mu_fg: 'Optional[float]' = None, contrast_sigma: 'Optional[float]' = None, seeds=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("graph_cut_binary"))

उपयोग

binary (2-मान) graph cut (Boykov–Jolly 2001): E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q] को max-flow / min-cut से exact रूप से न्यूनतम करता है।

Data term D_p(0) = (I_p − μ_bg)², D_p(1) = (I_p − μ_fg)² है (μ छोड़ने पर isodata के 2 समूहों के mean)। edges के weights w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q) हैं (contrast_sigma = σ, छोड़ने पर 1/dist = Potts)। seeds एक labels2d है जिसमें 1 = background seed, 2 = object seed (Boykov–Jolly के K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq से कठोरता से बाँधा जाता है, energy में नहीं गिना जाता)। लौटाता है: mask (object = True), energy = data + smooth, cut_value / flow_value (real में वापस बदला मान = integer मान / scale + constant) और cut_value_int / flow_value_int (max flow = min cut का gate), quantization_bound (integer में बदलने से real minimum से अंतर की upper bound, integer input के लिए 0)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Graph, hierarchy और threshold theorems से segmentation — क्या exact है, और partition कहाँ टूटता है

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।

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

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

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

class_ndim_norm

इसी category के (graph)

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

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 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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