graph op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.max_tree(image, *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("max_tree"))
Komponentenbaum (Max-Tree): baut den Baum der Zusammenhangskomponenten der Obermengen {f ≥ h} mit Union-Find (Pixel in absteigender Wertreihenfolge verarbeitet) (max_tree).
Rückgabe: parent (flache Indizes in H, W; die Wurzel ist ihr eigener Elternknoten), order (aufsteigend nach Wert, Eltern vor Kindern), canonical (Markierung des repräsentativen Pixels eines Knotens = Wurzel oder Pixel mit anderem Wert als der Elternknoten), area (Pixelzahl der Komponente am repräsentativen Pixel), diameter (lange Seite des umschreibenden Rechtecks der Komponente = wie skimages diameter), height (Maximum innerhalb der Komponente − Wert der Komponente, zur Information), n_nodes.
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• (noch keine)
table als Eingabe)graph)graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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