ultrametric_contour_map — SEGMENTATION `graph` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.ultrametric_contour_map(image, *, mask=None, connectivity: 'int' = 4, distance_matrix: 'bool' = False) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("ultrametric_contour_map"))

사용법

dynamics 계층의 초거리 윤곽 지도(UCM): 이웃한 화소 p, q의 값 = 'p와 q가 같은 영역이 되는 최소 임계값'(ultrametric_contour_map).

분지 안의 변은 0, 분지 경계의 변은 2번째 Kruskal(분지의 트리를 saliency의 오름차순으로 병합)에서 2개의 분지가 만나는 높이.

반환: ucm_h(H, W − 1: 화소와 그 오른쪽), ucm_v(H − 1, W: 화소와 그 아래), ucm(화소마다 오른쪽과 아래 중 큰 쪽 = 경계를 왼쪽 위 화소로 대표, segeval과 같음), basins, levels, distance(distance_matrix=True이고 분지가 2500 이하이면 분지 모든 쌍의 ultrametric 거리 행렬). 임계값 θ에서 ucm > θ인 변을 자른 성분 = hierarchical_watershed(θ).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ultrametric_contour_map — SEGMENTATION graph op

사용법