segmentation op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv2_meanshift", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
Glättet Farbe/Helligkeit bereichsweise mittels Mean-Shift-Filterung (`cv2.pyrMeanShiftFiltering`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a は空間窓半径 sp を 5〜30 に振り(sp = 5 + 25*a)、b` は
輝度(色)レンジ `sr を 10〜50 に振る(sr = 10 + 40*b`)。グレースケール
画像を内部で 3ch BGR に複製してから処理し、結果を再びグレースケールへ
戻す。エッジを保ったまま平坦な領域を単色化する前処理(減色・セグメンテー
ション前処理)に向く。
• 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
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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