xcv2_meanshift — 2D segmentation op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv2_meanshift", 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)

*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

平均値シフト（mean-shift）フィルタリングで色/輝度を領域ごとに均す

（`cv2.pyrMeanShiftFiltering`）。

`a は空間窓半径 sp を 5〜30 に振り（sp = 5 + 25*a）、b` は

輝度（色）レンジ `sr を 10〜50 に振る（sr = 10 + 40*b`）。グレースケール

画像を内部で 3ch BGR に複製してから処理し、結果を再びグレースケールへ

戻す。エッジを保ったまま平坦な領域を単色化する前処理（減色・セグメンテー

ション前処理）に向く。

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。

xcv2_meanshift 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(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(segmentation)

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

*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)。*

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