pouring — 2D segmentation op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "pouring", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: pouring(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

分水嶺法（watershed）による領域分割の境界抽出。勾配画像（Sobel 振幅）を地形とみなし、暗い領域（`x < 0.2+0.3a）を種（マーカー）として分水嶺を計算、skimage.segmentation.find_boundaries` で境界を前景として返す。b は未使用。

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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_segmentation ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

型が繋がる次の op(region を入力に取れる)

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

同カテゴリ(segmentation)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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