segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "auto_threshold", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: auto_threshold (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Die Implementierung ist identisch mit `binary_threshold (automatische Schwellenwertbildung mittels Otsus Diskriminanzanalyse). HALCONs auto_threshold` (Segment an image using thresholds determined from its histogram.) ist ursprünglich ein Operator, der aus mehreren Tälern des Histogramms mehrere Schwellenwerte bestimmt (Mehrklassensegmentierung), aber dieser Ersatz ist auf eine Binarisierung mit einem einzigen Otsu-Schwellenwert vereinfacht (eine Grenze der Annäherung).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a, b` は未使用。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation
• 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.
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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