adaptive_gauss_thresh — 2D `segmentation` op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:local_threshold(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

adaptive_gauss_thresh: 入力 → 出力

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出(非影像的回傳值直接顯示其值)。*

用法

以高斯平滑後的局部平均值為基準進行自適應閾值處理。相當於 HALCON 的 `local_threshold`（Segment an image using local thresholding.）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`a が基準を作るガウシアンの σ を 1.0〜4.0 に、b がオフセットを -0.15〜+0.15（(b-0.5)*0.3）に振る。v > gaussian_filter(v, σ) + offset を満たす画素を前景にする。照明ムラがある画像で大域しきい値（_threshold/_otsu）より安定する。近い op に _dyn_threshold があるが、そちらは箱型平均（uniform_filter）を基準にし、オフセット幅も異なる（±0.2`）——同じ「適応的しきい値」でも基準の平滑化方式とパラメータ範囲が違う別実装。

詳細使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

adaptive_gauss_thresh 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `region` 作為輸入)

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

同類別(`segmentation`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

adaptive_gauss_thresh — 2D segmentation op

用法