graph op• Data kinds: labels2d × labels2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import seggraph; seggraph.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("superpixel_quality"))
superpixel की scoring: boundary recall (segeval.seg_boundary_f का recall, tolerance τ), corrected undersegmentation error CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)| (Neubert–Protzel 2012, SNIC पेपर का समीकरण (2)), ASA = 1 − CUSE, Neubert–Protzel का undersegmentation error UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|), superpixel की संख्या। ground truth का 0 भी 1 region गिना जाता है (background भी coverage में शामिल है)।
• halcon_segmentation family guide
• graph_hierarchy_and_thresholds — Graph, hierarchy और threshold theorems से segmentation — क्या exact है, और partition कहाँ टूटता है
• 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।
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table को input के रूप में लेते हैं)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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