statistical_region_merging — SEGMENTATION `graph` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.statistical_region_merging(image, *, q: 'float' = 32.0, g: 'int' = 256, value_range=(0.0, 1.0), connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("statistical_region_merging"))

使い方

統計的領域併合 SRM(Nock–Nielsen 2004): 隣の画素の組を |I_p − I_q| の昇順に処理し、述語 P(R, R') が真なら併合。

画素の値は `value_range` を [0, g − 1] に線形に写して使う(範囲の外の値は ValueError)。

P(R, R') ⇔ |R̄ − R̄'| ≤ √(b²(R) + b²(R'))、b(R) = g √(ln(|R_|R||/δ) / (2Q|R|))、ln|R_l| = min(l, g) ln(l + 1)、

δ = 1/(6|I|²)(述語の係数は 要確認、モジュールの説明参照)。Q(`q`)が大きいほど b が小さく、併合を渋る(細かい)。

返す: `labels(1..k)、n_regions、means(領域ごとの平均、元の値の尺度)、n_merges、q`。

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 · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

*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)。*

statistical_region_merging — SEGMENTATION graph op

使い方