fullseye

alpha_tree — SEGMENTATION graph op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.alpha_tree(image, alphas: 'Sequence[float]' = (0.0,), *, connectivity: 'int' = 4) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("alpha_tree"))

使い方

α-tree: 隣の差を重みにした格子の最小全域木(scipy の Kruskal)を作り、重み ≤ α の木の辺だけで α ごとの分割を出す。

scipy は重み 0 の辺を「辺が無い」と読むので、重み 0 の辺だけを「正の重みの最小の半分」に置き換えてから木を作る (辺の順序は変わらない = 最小全域木は同じ)。全辺に 1 を足す手は使わない: 0.3 の差が浮動小数で 0.29999999999999993 と 0.30000000000000004 に割れている時、+1 の丸めで 2 つが同点になり、木が重い方を選んで α = 0.3 の切断がずれた(実測、 テスト test_quasi_flat_zones_equal_mst_cut)。木の辺の重みは添字から |f_p − f_q| を計算し直す。 返す: labels(α ごとの (H, W) を積んだ (A, H, W))、n_zones、mst_i / mst_j / mst_w、merge_levels (木の辺の重みの昇順 = 併合の高さ)、nested(α の昇順で入れ子か)。

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 · fisher_lda_score

同カテゴリ(graph)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · hierarchical_watershed · ultrametric_contour_map

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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)。

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