sk_otsu — 2D `segmentation` op

• データ種: image → region

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

• HALCON 相当: binary_threshold(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

sk_otsu: 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

大津の判別分析法(Otsu's method)による大域しきい値二値化。クラス間分散を最大化するしきい値を自動で選び、画像全体を前景/背景に二分する。

HALCON の binary_threshold(Segment an image using binary thresholding.)に相当。実装は `v > filters.threshold_otsu(v)` —— a, b は未使用(しきい値は完全自動)。双峰性(2 山)のヒストグラムを持つ画像で最もうまく働き、コントラストが低い/単峰の画像では境界がずれやすい。

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。

sk_otsu 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

• poc_cell_counting — py -3.11 examples/poc_cell_counting.py

• poc_nuclei_ploidy — py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py

• poc_vegetation_cover — py -3.11 examples/poc_vegetation_cover.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(`segmentation`)

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

*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)。*

sk_otsu — 2D segmentation op

使い方