graph_cut_binary — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,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]';從台帳取用則 opssegmentation.get("graph_cut_binary"))

用法

二值 graph cut（Boykov–Jolly 2001）：以最大流 / 最小割精確地最小化 E = Σ_p D_p(x_p) + λ Σ w_pq [x_p ≠ x_q]（graph_cut_binary）。

資料項為 D_p(0) = (I_p − μ_bg)²,D_p(1) = (I_p − μ_fg)²(省略 μ 時用 isodata 的 2 群平均)。邊的權重為 w_pq = exp(−(I_p − I_q)²/(2σ²)) / dist(p, q)(contrast_sigma = σ,省略時 1/dist = Potts)。seeds 是 labels2d, 1 = 背景種子點,2 = 物體種子點(以 Boykov–Jolly 的 K = 1 + max_p Σ_q λ w_pq 硬約束,不計入能量)。

回傳: mask(物體 = True)、energy = data + smooth、cut_value / flow_value(還原為實數的值 = 整數的值 / scale + 常數)與 cut_value_int / flow_value_int(最大流 = 最小割的門檻)、quantization_bound(整數化造成的與實數最小值之差的上界,整數輸入時為 0)。

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`)

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

graph_cut_binary — SEGMENTATION graph op

用法