segmentation op• 数据种类:image → region
• 调用:fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
• HALCON 对应:local_threshold(其含义与参数可参考 HALCON 手册)
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ adaptive_gauss_thresh: 旋钮 a 扫描 (文档网站)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ adaptive_gauss_thresh: 旋钮 b 扫描 (文档网站)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ adaptive_gauss_thresh: 其他输入图像 (文档网站)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
以高斯平滑后的局部均值为基准进行自适应阈值处理。相当于 HALCON 的 local_threshold（Segment an image using local thresholding.）。
a 将构成基准的高斯 σ 在 1.0〜4.0 范围内调节，b 将偏移量在 -0.15〜+0.15((b-0.5)*0.3)范围内调节。满足 v - gaussian_filter(v, σ) > offset 的像素为前景。完全平坦的面(即使偏移量为 0)也不会成为前景 —— 只有差值超过 1e-9 时才判为前景，因此即使在均匀的面上平滑偏差了最低 1 位，整个面也不会反转为前景。在光照不均的图像上比全局阈值(_threshold/_otsu)更稳定。相近的 op 有 _dyn_threshold，但它以箱形均值(uniform_filter)为基准，偏移量幅度也不同(±0.2)——同为“自适应阈值”，却是基准平滑方式和参数范围都不同的另一个实现。
边界处理：含端点的镜像折返 (d c b a | a b c d，scipy 默认的 reflect)（实测。tools/impl2/border_probe.py）。
空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。
• gallery2d_segmentation 族使用指南
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
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 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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