xsk2_multiotsu — 2D segmentation op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsk2_multiotsu", 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

大津の判別分析法（Otsu's method）を多値に拡張した多値大津法で階調を

量子化する。`skimage.filters.threshold_multiotsu` を使う。

a はクラス数を 3 または 4 に切り替える（`3 + int(a > 0.5)`）。

5 クラス以上は実装していない——多値大津はしきい値の全探索コストが

`bins ** (classes - 1)` で増えるため、実測（128x128）で 3 クラス

0.0008 秒に対し 5 クラスは 2.435 秒（3239 倍）かかり、進化ループ 1 世代

だけで実行が止まって見えるほど遅い（画像サイズにはほぼ依らない）。

4 クラスなら 0.025 秒に収まる。b は未使用。しきい値で量子化した後

`(cls-1)` で割って [0,1] に正規化する。

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。

xsk2_multiotsu 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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