classify_image_class_lut — SEGMENTATION `classify` op

• データ種: image2d × signal → labels2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.classify_image_class_lut(image, lut) (実装を直接呼ぶなら import segmentation; segmentation.classify_image_class_lut(image, lut)、台帳から引くなら opssegmentation.get("classify_image_class_lut"))

使い方

グレー LUT による画素分類(閾値/ラベル LUT)(classify_image_class_lut)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

型が繋がる次の op(`labels2d` を入力に取れる)

watersheds_marker · seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match

同カテゴリ(`classify`)

class_2dim_sup · class_2dim_unsup · learn_ndim_norm · class_ndim_norm

*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION 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)。*

classify_image_class_lut — SEGMENTATION classify op

使い方