snic_superpixels — SEGMENTATION graph op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("snic_superpixels"))

उपयोग

SNIC (Achanta–Süsstrunk 2017 का Algorithm 1): grid के seed से priority queue द्वारा बढ़ाए गए non-iterative superpixel।

दूरी d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m² (s = √(N/K), m = compactness, c pixel value है; SLIC का normalisation रूप, equation (1) के notation की पुष्टि बाक़ी है)। priority queue से सबसे छोटा d निकालता है, label न हो तो label देता है, centroid (position और value) को वहीं update करता है, और बिना label वाले neighbours को वर्तमान centroid से दूरी के साथ queue में डालता है। बराबरी (दूरी, डालने का क्रम) से तय होती है (deterministic)। लौटाता है: labels (1..K), n_segments, all_connected (सभी labels 4-connected = construction से मिली गारंटी को गिनकर पुष्टि करने का निशान), n_disconnected, sizes, seeds ((K, 2) का [row, col]), s।

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 · hierarchical_watershed

*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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