snic_superpixels — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import seggraph; seggraph.snic_superpixels(image, *, n_segments: 'int' = 100, compactness: 'float' = 0.1, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("snic_superpixels"))

用法

SNIC（Achanta–Süsstrunk 2017 的 Algorithm 1）：從格網種子出發、以優先佇列生長的非迭代超像素（snic_superpixels）。

距離 d² = |Δx|²/s² + |Δc|²/m²(s = √(N/K),m = compactness,c 為像素值。SLIC 的正規化形式,式 (1) 的寫法有待確認)。從優先佇列取出最小的 d,若未標記就加上標籤,當場更新質心(位置與值),把未標記的鄰域依與目前質心的距離推入佇列。同值依 (距離, 推入順序) 決定(確定性)。

回傳: labels(1..K)、n_segments、all_connected(所有標籤都是 4 連通 = 透過計數確認建構上保證的標誌)、n_disconnected、sizes、seeds((K, 2) 的 [row, col])、s。

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`)

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

*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)。*

snic_superpixels — SEGMENTATION graph op

用法