xmh_bernsen — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xmh_bernsen", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

Lokale Bernsen-Schwellenwertbildung (`mahotas.thresholding.bernsen`). Verwendet den Mittelwert aus lokalem Helligkeitsmaximum und -minimum als lokalen Schwellenwert und greift nur in kontrastarmen Bereichen auf einen globalen Schwellenwert zurück.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a は近傍半径(3〜15 px)、b` はコントラスト閾値(5〜55。これを下回る低コントラスト域はグローバル閾値 128 で代用)を振る。濃淡ムラのある照明下でのエッジ二値化に向く。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `region` als Eingabe)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

Gleiche Kategorie (`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).*

xmh_bernsen — 2D segmentation op