ptile_threshold — 2D segmentation op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "ptile_threshold", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ ptile_threshold: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

사용법

면적 비율로 정한 P-tile 임계값을 특징값으로 반환한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

a を p = 0.001 + 0.998*a（CDF の端を除く面積率）、b < 0.5 を明側、それ以外を暗側に写す。Doyle (1962) の順位統計であり、値域の利得・オフセットをつまみにしない。詳細な p と極性を名前付きで渡す公開 API は fullseye.ledger.ptile_threshold。

空入力は分布を持たないため拒否し、しきい値を捏造しない。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

ptile_threshold 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_threshold_transfer_after_normalization — py -3.11 examples/poc_threshold_transfer_after_normalization.py

타입이 이어지는 다음 연산자(feature 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(segmentation)

threshold · sigma_threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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