xcv_watershed_markers — 2D segmentation op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv_watershed_markers", 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:watersheds(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

用法

透過標記控制分水嶺演算法擷取邊界線。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の `watersheds`(ウォーターシェッドと分水嶺盆地を抽出する)に

相当するが、ここでは盆地のラベルではなく 分水嶺の境界線 だけを

region として返す(近似)。

手順は古典的な OpenCV レシピ: Otsu 二値化 -> 膨張で「確実な背景」推定

-> 距離変換のしきい値で「確実な前景」推定 -> 両者の差分を「不明」領域

とし、確実な前景の連結成分をマーカーに `cv2.watershed` を実行。

`a` が確実な前景を決めるしきい値を距離変換最大値の 30%〜70% の範囲

で振る(大きいほど前景マーカーが小さく・保守的になり、過分割/過統合

の傾向が変わる)。`b` は未使用。

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)。*

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