world_grains_voronoi — SEGMENTATION `world` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.world_grains_voronoi(n: 'int' = 36, seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), jitter: 'float' = 0.8, boundary_width: 'float' = 1.5, noise: 'float' = 0.02) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segworld; segworld.world_grains_voronoi(n: 'int' = 36, seed: 'int' = 0, *, size=(192, 192), jitter: 'float' = 0.8, boundary_width: 'float' = 1.5, noise: 'float' = 0.02) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("world_grains_voronoi"))

사용법

보로노이 결정립 세계: 격자 위 n개의 지터된 씨앗, 레이블 = 가장 가까운 씨앗의 번호(1..n)(world_grains_voronoi).

영상 = 입자별 밝기(0.4~0.75) × 입계의 어두운 선(폭 boundary_width, 입계까지 거리의 닫힌 식으로 그림) + 잡음. 배경은 없다(모든 화소가 어느 한 입자에 속함).

반환값: image, labels, edge_distance(각 화소에서 입계까지의 거리), truth = {n, seeds (n, 2), areas (다각형, 신발끈 공식), edge_length_total(내부 변 길이의 합), n_edges, polygons, boundary_width, total_area = H·W}.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• segmentation_scoring_and_worlds — 분할 채점과 정답이 있는 합성 세계 — 어떤 척도가 어떤 실패에 눈먼가

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

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`world`)

world_blobs_touching · world_parts_with_shadow · world_texture_regions · world_gradient_illumination · world_thin_structures · lens_area · voronoi_cells

*Provenance: segworld.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

world_grains_voronoi — SEGMENTATION world op

사용법