segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "nonmax_suppression_amp", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: nonmax_suppression_amp (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Nicht-Maximum-Unterdrückung (non-maximum suppression), die lokale Maxima extrahiert. Nur Pixel, die dem Maximalwert in ihrem Fenster entsprechen und den Schwellenwert `0.3+0.4b` überschreiten, bleiben als Vordergrund erhalten. a stellt die Fenstergröße auf 3/5/7/9 ein.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の `nonmax_suppression_amp`(エッジ振幅画像上で法線方向に非極大点を抑制し、稜線を 1 画素幅に絞る演算)とは異なり、この実装は方向を考慮しない単純な局所最大値判定で、エッジ法線方向のサブピクセル抑制は行わない近似。
• 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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