hierarchical_watershed — SEGMENTATION graph op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.hierarchical_watershed(image, *, threshold: 'float' = 0.0, n_regions: 'Optional[int]' = None, mask=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.hierarchical_watershed(image, *, threshold: 'float' = 0.0, n_regions: 'Optional[int]' = None, mask=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("hierarchical_watershed"))

उपयोग

dynamics से hierarchical watershed: relief image (निचली जगहें basin) के minimum spanning forest की edge पर dynamics का saliency लगाता है, और saliency ≤ threshold वाली edge से जुड़े component लौटाता है (n_regions देने पर, उतने region देने वाला सबसे छोटा threshold उपयोग होता है)।

mask देने पर केवल उसके अंदर (बाहर 0)। लौटाता है: labels (1..k), n_regions, basins (threshold 0 पर partition = watershed के basins), n_basins, dynamics (हर basin का; हर connected component का सबसे गहरा basin inf), levels (basins के ग़ायब होने की ऊँचाइयाँ, बढ़ते क्रम में), threshold (वास्तव में इस्तेमाल हुआ मान)। basins की संख्या = dynamics > threshold वाले basins की संख्या (यह function इसे गिनकर n_expected के रूप में लौटाता है)।

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)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · 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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