world op• Datenarten: points → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.voronoi_cells(seeds, size) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segworld; segworld.voronoi_cells(seeds, size) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("voronoi_cells"))
Voronoi-Partition von Keimen in einem Rechteck, als Polygone mit Flächen und inneren Kantenlängen zurückgegeben (Brute-Force-Halbebenen, O(n^2)) (voronoi_cells).
Rückgabewert: polygons (Liste von Polygonen, jeweils (k, 2) [y, x]), areas (Gaußsche Trapezformel), edge_length_total (Summe der inneren Kantenlängen), n_edges (Anzahl innerer Kanten), perimeter_internal (n,) (innere Kantenlänge jeder Zelle).
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist
• 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.
• (noch keine)
table als Eingabe)world)world_blobs_touching · world_grains_voronoi · world_parts_with_shadow · world_texture_regions · world_gradient_illumination · world_thin_structures · lens_area
*Provenance: segworld.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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