sg_gmm_segment — 2D `segment` op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sg_gmm_segment", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

對亮度值套用 2 類高斯混合模型（EM 演算法），並將較亮的群集作為區域回傳（不依賴 `skimage` 的自製 EM 實作，HALCON 無對應運算子）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

25/75 パーセンタイルで初期化した決定論的 EM で 1 次元 2 成分ガウス混合をフィットし、平均が高い方を「明るいクラス」とする。`a（0〜1）は事後確率のしきい値 t = 0.25 + 0.5*a を振り、大きいほど「確実に明るい」と判定された画素だけを拾うようになる。b` は未使用。乱数を使わないので再現性がある。

詳細使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `region` 作為輸入)

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

同類別(`segment`)

sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sg_gmm_segment — 2D segment op

用法