sk_niblack — 2D `segmentation` op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "sk_niblack", 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])

• HALCON 對應:var_threshold(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

Niblack 局部自適應閾值法。與 Sauvola 一樣根據局部平均值、標準差決定閾值,但係數的給定方式更為簡單(古典),相較於 Sauvola 有將前景判定得較寬(=較容易拾取雜訊)的傾向。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の var_threshold に相当(近似)。実装は `v > filters.threshold_niblack(v, window_size=2*int(a*6)+3)` —— a は局所窓サイズを 3〜15(奇数)に振る。b は未使用。sk_sauvola と同じ入力・同じ a の振り方で並べ、結果を見比べる用途を想定。

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(`segmentation`)

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

*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)。*

sk_niblack — 2D segmentation op

用法