statistical_region_merging — SEGMENTATION `graph` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

Verwendung

Statistisches Region Merging SRM (Nock–Nielsen 2004): verarbeitet Paare benachbarter Pixel aufsteigend nach |I_p − I_q| und verschmilzt sie, wenn das Prädikat P(R, R') gilt (statistical_region_merging).

Pixelwerte werden verwendet, nachdem value_range linear auf [0, g − 1] abgebildet wurde (Werte außerhalb des Bereichs ergeben ValueError). P(R, R') ⇔ |R̄ − R̄'| ≤ √(b²(R) + b²(R')), b(R) = g √(ln(|R_|R||/δ) / (2Q|R|)), ln|R_l| = min(l, g) ln(l + 1), δ = 1/(6|I|²) (die Koeffizienten des Prädikats sind noch zu prüfen, siehe Modulbeschreibung). Je größer Q (q), desto kleiner b und desto zögerlicher das Verschmelzen (feiner).

Rückgabe: labels (1..k), n_regions, means (Mittel je Region, in der ursprünglichen Werteskala), n_merges, q.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`graph`)

graph_cut_binary · alpha_expansion · max_tree · 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).*

statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op