region op• Datenarten: region → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "convex_fill", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: shape_trans (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ convex_fill: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ convex_fill: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ convex_fill: andere Eingaben (Doku-Website)
Füllt Löcher und Einschnürungen auf, um sich einer konvexen Hülle anzunähern (eine Approximation durch Closing). Soll der Konvexe-Hülle-Transformation von HALCONs shape_trans (Transform the shape of a region.) entsprechen, die Implementierung ist jedoch ein Closing mit vielen Iterationen und keine exakte Berechnung der konvexen Hülle (Approximation).
a variiert die Anzahl der Iterationen über 3〜6 (_it(a)+2). b wird nicht verwendet. Es wendet lediglich ein binäres Closing an, daher werden Einschnürungen und Löcher, die größer als die Anzahl der Iterationen sind, nicht gefüllt (eine echte konvexe Hülle würde sie stets füllen). Das Closing wird auf einer Ebene ausgeführt, die sich über das Bild hinaus fortsetzt, und danach zurückgeschnitten (bis 2026-11-05, adversariale Prüfung Runde 2 P3, geschah dies mit border_value=1, wobei das Bildäußere als Vordergrund galt und nahe dem Rand Keile wuchsen).
Regler (gemessen): a wirkt stufenweise; die Umschaltpunkte liegen bei a ≈ 0.33、0.67、0.99 (gemessen mit Schrittweite 0.02).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_region
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
threshold 0.50 0.50 convex_fill 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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