segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "pouring", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: pouring (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Randextraktion mittels Wasserscheiden-Segmentierung (watershed). Betrachtet ein Gradientenbild (Sobel-Amplitude) als Relief, berechnet die Wasserscheide mit dunklen Bereichen (`x < 0.2+0.3a) als Saatpunkte (Marker) und gibt die Ränder mit skimage.segmentation.find_boundaries` als Vordergrund zurück. b wird nicht verwendet.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の `pouring(水を注ぐように画素値の低い場所から領域を満たしていく古典的な pouring アルゴリズムで分割する演算)に相当する近似 —— アルゴリズムの詳細は異なるが、低輝度領域を起点に領域を広げるという発想は共通。watersheds/watersheds_threshold` と実装を共有する。
• 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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