statistical_region_merging — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: 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]'(要直接调用实现,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]';从台账取用则 opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

用法

统计区域合并 SRM（Nock–Nielsen 2004）：按 |I_p − I_q| 的升序处理相邻像素对，谓词 P(R, R') 为真则合并（statistical_region_merging）。

像素值把 value_range 线性映射到 [0, g − 1] 后使用(范围外的值 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)(谓词的系数 有待确认,参见模块的说明)。Q(q)越大 b 越小,越不愿合并(更细)。

返回: labels(1..k)、n_regions、means(各区域的平均,原始值的尺度)、n_merges、q。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用图、层次与阈值定理做分割 —— 什么是严格的,分割在哪里失效

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op

用法