segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "regiongrowing", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: regiongrowing (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Eine vereinfachte Annäherung an das Region Growing. Zunächst werden mit einem hohen Schwellenwert (`x > 0.5+0.3*a) Saatregionen erzeugt, die dann 1+4*b Mal durch binäre Dilatation erweitert werden -- dies ist ein leichtgewichtiger Ersatz aus Schwellenwert + Dilatation anstelle von echtem Region Growing (das durch sukzessive Ähnlichkeitsbeurteilung mit Nachbarpixeln wächst) (eine Grenze der Annäherung). Ein Platzhalter für HALCONs regiongrowing` (Segment an image using region growing.).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a がシードのしきい値を、b` が膨張の反復回数を振る。両方が使われる。
• 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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