watersheds_marker — SEGMENTATION `watershed` op

• Datenarten: image2d × labels2d → labels2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.watersheds_marker(image, markers) (die Implementierung direkt: import segmentation; segmentation.watersheds_marker(image, markers); aus dem Register: opssegmentation.get("watersheds_marker"))

Verwendung

Markergesteuerte Wasserscheiden-Segmentierung; markers ist ein Integer-Labelbild (0 = nicht zugewiesen) (watersheds_marker).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `labels2d` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`watershed`)

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*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

watersheds_marker — SEGMENTATION watershed op