xcv_grabcut — 2D `segmentation` op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv_grabcut", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

xcv_grabcut: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

透過 GrabCut（疊代圖割）自動分離前景／背景。

將影像中央 70%×70% 的固定矩形作為「可能前景」的初始區域給出，以色彩分布的 GMM 和圖割反覆地分離前景/背景(cv2.GC_INIT_WITH_RECT)。將「確定前景」與「可能前景」的像素合併，作為前景 region 回傳。

a 將迭代次數在 2～5 次範圍內調整(越多越收斂，但越慢)。b 未使用。由於矩形固定在影像中央，對被攝體偏向邊緣的影像容易擷取失敗。

旋鈕（實測）：將 a 從 0 掃到 1 輸出不變（以 5 種輸入實測）。

空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

xcv_grabcut 0.50 0.50

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

xcv_grabcut — 2D segmentation op