morphology op• Datenarten: mask × mask → labels2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.opening_seg(region, se) (die Implementierung direkt: import mvmorph; mvmorph.opening_seg(region, se); aus dem Register: opsmv.get("opening_seg"))
• HALCON-Äquivalent: opening_seg (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Trennt durch Engstellen verbundene Objekte per Erosion und lässt sie innerhalb der Region als Labels wieder wachsen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
構造要素で収縮 → 連結成分 → 各種を region の中だけを通って(測地的に)広げる。各画素は最寄りの種の番号を受けるが、その番号の区画が region の中で種とつながらない画素(背景を跨いだ割り当て)は、つながった区画から 8 近傍で 1 画素ずつ広げ直す。種を 1 つも持たない連結成分(収縮で消えた小さな塊)は 0(隣の物体の番号をもらわない)。収縮で全部消えると全 0 のラベルを返す(理由: 切り離す種が残らない)。空の入力(region が 0 要素)は ValueError。
Args:
region: 2-D の領域。
se: 構造要素(奇数辺の bool 配列)。
Returns:
region と同じ形の整数ラベル画像(背景 0、物体 1..n)。
• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics
• 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.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
• poc_real_bg_kalman_tracking — py -3.11 examples/poc_real_bg_kalman_tracking.py
• poc_real_grain_skiz — py -3.11 examples/poc_real_grain_skiz.py
labels2d als Eingabe)morphology)golay_elements · hit_or_miss_golay · hit_or_miss_seq · thickening_hit_miss · thickening_golay · thickening_seq · morph_hat · morph_skiz
*Provenance: mvmorph.py — MV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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