statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op

• Data kinds: image2d → table

• Call: 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]' (implementation को सीधे call करना हो तो 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]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

उपयोग

statistical region merging SRM (Nock–Nielsen 2004): पड़ोसी pixel के जोड़ों को |I_p − I_q| के आरोही क्रम में संसाधित करता है, और predicate P(R, R') सही हो तो merge करता है।

pixel values को value_range से [0, g − 1] पर linear रूप से map करके इस्तेमाल किया जाता है (range से बाहर के values पर 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) (predicate के coefficients की पुष्टि बाक़ी है, module का विवरण देखें)। Q (q) जितना बड़ा, b उतना छोटा और merge उतना हिचकिचाता है (बारीक)। लौटाता है: labels (1..k), n_regions, means (हर region का mean, मूल values के scale में), n_merges, q।

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 · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

*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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