source-part-segmentation

ソースパーツの分割

ソース画像に重なり合う、または接触するデザインパーツが含まれている場合は、contour-to-mesh の前にこれを使用します。 出力は「見栄えのよいマスク」ではなく、後続のジオメトリが従う信頼できるパーツ一覧です。

入力

• ソース画像、ワイヤーフレーム、デカール、またはテクスチャアトラス；
• 任意の手動シードマニフェスト。名前付きパーツ、ポリゴン、シードポイント、概略矩形、または HSV／色範囲を指定できます；
• 構造／装飾／コンテキストの分類と、想定パーツ数を含むソースマニフェスト。

ワークフロー

1. 最も鮮明なモダリティを選択します：アルファ、エッジ、暗線、暗い背景上の明部、カラーバンド、またはアトラス領域。
2. 輪郭と階層を抽出し、候補オブジェクト、穴、入れ子になった細部、ストロークを特定します。
3. コンポーネントが接触している場合は、まず距離変換マーカー・ウォーターシェッドを実行します。
4. ウォーターシェッドで過剰分割または分割不足が起きた場合は、シード付きセグメンテーションに切り替えます：
   • 名前付きパーツシード（bbox、polygon、または任意のフラッド／HSV 許容範囲を伴う seed_point）を作成します；
   • 名前付き構造パーツごとにマスクを1つ保存します；
   • 曖昧な重なりは統合せず、明示的に記録します。
5. マスクを structural、decorative、face_feature、aura_context、または validation_only に分類します。
6. 構造マスクを contour-to-mesh に渡し、特徴マスク／ランドマークを landmark-fit-repair に渡し、アトラス領域を atlas-uv-fitting に渡します。

厳守事項

• 対称性から反復パーツを推測しないでください。ソースに示されているものを分割します。
• マニフェストが個別の構造メッシュを想定している場合、重なり合うコンポーネントを統合しないでください。
• ソース画像間でパーツ数が異なる場合、競合レポートまたは正規ポリシーを作成するまで最終モデリングに進まないでください。
• 自動セグメンテーションに曖昧さがある場合は、曖昧さレポートを作成し、手動シード矩形／ポイントを必須にするか作成してください。
• ストローク／線マスクは塗りつぶしパーツマスクと分けてください。ワイヤーフレームのストロークは、輪郭境界として明示的に使用する場合を除き、ガイドです。

シードマニフェストのスキーマ

{
  "schema": "source_part_seed_manifest.v1",
  "image": "path/to/source.png",
  "parts": [
    {"name":"leaf_top", "class":"structural", "bbox":[x,y,w,h], "mode":"non_background"},
    {"name":"face_shell", "class":"structural", "polygon":[[x,y],[x,y],...], "mode":"polygon"}
  ]
}

使用できる mode の値：polygon、bbox、non_background、dark_lines、bright_on_dark、hsv_range。

スクリプト

• scripts/segment_source_parts.py は、画像からコンポーネントマスクと JSON レポートを生成します。ウォーターシェッドは任意で使用できます。
• scripts/seeded_part_masks.py は、名前付きシードマニフェストを、決定論的な名前付きマスクとパーツ一覧に変換します。

要約した情報源

• OpenCV の輪郭／階層／モーメントが、基本的な測定レイヤーです。
• OpenCV の距離変換とマーカー・ウォーターシェッドが、接触するコンポーネントを分割する最初の自動手法です。
• セグメンテーション後に、アクティブコンターによる調整で概略マスクの境界を改善できます。