var_threshold — 2D segmentation op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "var_threshold", 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: var_threshold(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

使い方

Sauvola の局所適応的二値化(`skimage.filters.threshold_sauvola`、

窓サイズ `2*int(a*6)+3`)。局所平均と局所標準偏差の両方を使ってしきい値

を決めるため、`dyn_threshold` より照明ムラや低コントラスト文書に強い。

HALCON の `var_threshold`（Threshold an image by local mean and standard

deviation analysis.）に相当する近似(定式化は似た発想だが Sauvola の式と

HALCON の式は係数が異なる ―― 同一の数値結果にはならない)。

`a が局所窓のサイズを振る。b` は未使用(Sauvola の k, r は skimage の

既定値に固定)。

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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