sk_canny — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_canny", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: edges_image (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

sk_canny: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Canny-Kantenerkennung (Regionsvariante). Ermittelt Kantenpixel über die klassische mehrstufige Pipeline -- Gaußsche Glättung -> Gradientenberechnung -> Unterdrückung von Nicht-Maxima -> Hysterese-Schwellenwertbildung -- und gibt sie als boolesche Region zurück.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の edges_image に相当。実装は `feature.canny(v, sigma=0.5+2.0*a)` —— a は前段のガウス平滑化の σ を 0.5〜2.5 に振る(大きいほど細かいノイズ由来のエッジが消え、太い輪郭だけ残る)。b は未使用 —— ヒステリシスの低/高しきい値は skimage が画像から自動推定した値のまま(明示指定していない)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.