xcv_grabcut — 2D segmentation op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv_grabcut", 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)

*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

GrabCut(反復グラフカット)による前景/背景の自動分離。

画像中央 70%×70%の固定矩形を「たぶん前景」の初期領域として与え、

色分布の GMM とグラフカットで前景/背景を反復的に分離する

(`cv2.GC_INIT_WITH_RECT`)。「確実な前景」と「たぶん前景」の画素を

合わせて前景 region として返す。

`a` が反復回数を 2〜5 回の範囲で振る(多いほど収束するが遅い)。

`b` は未使用。矩形が画像中央固定のため、被写体が縁に寄っている

画像では抽出に失敗しやすい。

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。

xcv_grabcut 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)。*

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