fullseye
sg_region_growing_seeded — 2D segment op
- データ種:
image→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "sg_region_growing_seeded", 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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
画像中心を種として、輝度が近い画素を繋げていく領域拡張（シードグロウイング）（HALCON regiongrowing は既に別 op でカバー済みのため、重複申告を避けて halcon="" としている）。
種は画像中心の 1 画素。a（0〜1）が同質性の許容差（種の輝度 ±a 以内なら繋がる）、b が連結性を切り替える（b > 0.5 で 8 連結、それ以外は 4 連結）。結果は種を含む連結成分のみ。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく全画素が前景(1)になる。照明が飛んだ・遮られた・被写体が無いフレームは「欠陥 100%」として返るので、上流で「一様かどうか」を判定して弾くこと。
詳しい使い方ガイド
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。
sg_region_growing_seeded 0.50 0.50
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(segment)
sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient
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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