local_max — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

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

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

Verwendung

Erkennung lokaler Maxima. Nur Pixel, bei denen `x dem Maximalwert innerhalb des Fensters (_k(a)) entspricht und zusätzlich x > 0.3+0.4*b erfüllen, gelten als Vordergrund -- zu beachten ist, dass in flachen, plateauartigen Bereichen mehrere benachbarte Pixel gleichzeitig als „Maximum" bestehen bleiben können (es gibt keine Garantie, dass nur echte isolierte Spitzenpunkte übrig bleiben). Entspricht HALCONs local_max` (Detect all local maxima in an image.).

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

`a が窓サイズを、b` が輝度の下限しきい値を振る。両方が使われる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_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)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.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 (`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).*

local_max — 2D segmentation op