sg_watershed_gradient — 2D `segment` op

• データ種: image → region

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

sg_watershed_gradient: 入力 → 出力

*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

勾配画像の h-minima マーカーからのウォーターシェッド分割の境界を返す（`skimage`、HALCON に対応オペレータなし）。

Sobel 勾配の大きさを正規化し、深さ `h = 0.02 + a*0.3 の h-minima 変換で生き残った領域極小をマーカーとして（a が大きいほどマーカーが少なく・粗い分割になる）、その勾配画像に対するウォーターシェッドを計算する。b` は未使用。戻り値は集水域（catchment basin/物体）を分けるダムライン（境界）を表す region。

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。

sg_watershed_gradient 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(`segment`)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_normalized_cut_2

*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)。*

sg_watershed_gradient — 2D segment op

使い方