segmentation op• 資料種類:image → region
• 呼叫:fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", 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:local_threshold(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
以高斯平滑後的局部平均值為基準進行自適應閾值處理。相當於 HALCON 的 local_threshold（Segment an image using local thresholding.）。
a 將構成基準的高斯 σ 在 1.0〜4.0 範圍內調整，b 將偏移量在 -0.15〜+0.15((b-0.5)*0.3)範圍內調整。滿足 v - gaussian_filter(v, σ) > offset 的像素為前景。完全平坦的面(即使偏移量為 0)也不會成為前景 —— 只有差值超過 1e-9 時才判為前景，因此即使在均勻的面上平滑偏差了最低 1 位元，整個面也不會反轉為前景。在照明不均的影像上比全域閾值(_threshold/_otsu)更穩定。相近的 op 有 _dyn_threshold，但它以箱形平均(uniform_filter)為基準，偏移量幅度也不同(±0.2)——同為「自適應閾值」，卻是基準平滑方式與參數範圍都不同的另一個實作。
邊界處理：含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d，scipy 預設的 reflect)（實測。tools/impl2/border_probe.py）。
空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，結果都為空（全部像素為背景 0）。純白與純黑表現相同；僅憑亮度偵測不到任何東西。
• gallery2d_segmentation 族使用指南
• 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。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
adaptive_gauss_thresh 0.50 0.50
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py
region 作為輸入)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola · sk_niblack
*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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