quickshift — SEGMENTATION `graph` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.quickshift(image, *, kernel_size: 'float' = 3.0, max_dist: 'float' = 6.0, ratio: 'float' = 1.0, search_radius: 'int' = 10) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.quickshift(image, *, kernel_size: 'float' = 3.0, max_dist: 'float' = 6.0, ratio: 'float' = 1.0, search_radius: 'int' = 10) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("quickshift"))

使い方

quick shift(Vedaldi–Soatto 2008): 特徴 (y, x, ratio · I) で Parzen 密度 P_i = Σ_j exp(−D_ij²/(2σ²))(窓 3σ、σ =

`kernel_size)を見積もり、各画素を「密度が上の点のうち最も近い点」(半径 search_radius` の窓の中)に繋ぎ、

長さ > `max_dist` の枝を切った木の成分を領域にする。

密度の同点は画素番号で決める(乱数なし)。木は `max_dist` に依らない(search_radius を固定すれば)ので、

max_dist を増やした分割は入れ子になる(切る枝が減るだけ)。返す: `labels(1..k)、n_segments、parent`

(平らな添字、根は自分)、`link(親までの距離、根は inf)、density`。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

quickshift — SEGMENTATION graph op

使い方