junctions_skeleton — 2D `region` op

• Datenarten: region → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "junctions_skeleton", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: junctions_skeleton (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Aus einem skelettierten Bereich werden nur Pixel behalten, die in ihrer 3x3-Nachbarschaft 3 oder mehr Skelettpixel haben (Verzweigungspunkte/Kreuzungen). Erkennt verzweigende Knotenpunkte, nicht Skelett-Endpunkte (die Ziele, die `pruning entfernt). Entspricht HALCONs junctions_skeleton` (Find junctions and end points in a skeleton.) -- eine Näherung, die nur Verzweigungspunkte erkennt, während HALCON gleichzeitig auch Endpunkte zurückgibt.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a, b` は未使用。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_region

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)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

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

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

Gleiche Kategorie (`region`)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

junctions_skeleton — 2D region op