threshold_kapur — SEGMENTATION `threshold` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("threshold_kapur"))

使い方

最大エントロピー閾値(Kapur–Sahoo–Wong 1985): H(t) = −Σ_(i ≤ t) (p_i/P1) ln(p_i/P1) − Σ_(i > t) (p_i/P2) ln(p_i/P2)

を最大にするビン t(両側とも確率が正のビンだけ)。返す: `threshold = そのビンの上端、mask`(ビンの番号 > t)、

`bin、entropy`(H、除いたビンは nan)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

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)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`threshold`)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kittler

*Provenance: seggraph.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)。*

threshold_kapur — SEGMENTATION threshold op

使い方