sk_felzenszwalb — 2D `segmentation` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_felzenszwalb", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

sk_felzenszwalb: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

Felzenszwalb のグラフベース領域分割。画素をノードとする最小全域木クラスタリングで、明確な境界が無くても画像を過分割(オーバーセグメンテーション)する高速な手法。ここでは分割結果の境界線を領域として返す。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `segmentation.find_boundaries(segmentation.felzenszwalb(v, scale=20+200*a, channel_axis=None))` —— a は scale(観測レベル。大きいほどセグメントが少なく大きくなる)を 20〜220 に振る。sigma(前処理の平滑化)・min_size は既定値(0.8, 20)のまま固定。b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_segmentation ファミリガイド

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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

sk_felzenszwalb 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同カテゴリ(`segmentation`)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

sk_felzenszwalb — 2D segmentation op

使い方