hierarchical_watershed — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.hierarchical_watershed(image, *, threshold: 'float' = 0.0, n_regions: 'Optional[int]' = None, mask=None, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("hierarchical_watershed"))

사용법

dynamics에 의한 계층 워터셰드: 지형 image(낮은 곳이 분지)의 최소 신장 숲의 변에 dynamics 돌출도(saliency)를 붙이고, 돌출도 ≤ threshold인 변으로 이은 성분을 반환한다(n_regions를 주면 그 개수가 되는 최소 임계값을 쓴다)(hierarchical_watershed).

mask를 주면 그 안에서만(밖은 0). 반환: labels(1..k), n_regions, basins(임계값 0의 분할 = 분수령의분지), n_basins, dynamics(분지별, 각 연결 성분에서 가장 깊은 분지는 inf), levels(분지가 사라지는 높이의 오름차순), threshold(실제로 쓴 값). 분지의 수 = dynamics > 임계값인 분지의 수(이 함수가 세어서 반환하는 n_expected).

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 · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · ultrametric_contour_map

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

hierarchical_watershed — SEGMENTATION graph op

사용법