segment op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sg_watershed_gradient", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Gibt die Grenzen einer Wasserscheiden-(Watershed-)Segmentierung zurück, die von h-Minima-Markern im Gradientenbild ausgeht (`skimage`; kein entsprechender HALCON-Operator).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Sobel 勾配の大きさを正規化し、深さ `h = 0.02 + a*0.3 の h-minima 変換で生き残った領域極小をマーカーとして(a が大きいほどマーカーが少なく・粗い分割になる)、その勾配画像に対するウォーターシェッドを計算する。b` は未使用。戻り値は集水域(catchment basin/物体)を分けるダムライン(境界)を表す region。
• 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
segment)sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_normalized_cut_2
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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