cv_adaptive_mean — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_adaptive_mean", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: dyn_threshold (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

cv_adaptive_mean: input → output

*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):

▸ cv_adaptive_mean: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ cv_adaptive_mean: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ cv_adaptive_mean: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Schwellenwertbildung basierend auf dem lokalen Mittelwert (adaptive threshold, mean-Variante, OpenCV-Implementierung). Verwendet als Schwellenwert den einfachen Mittelwert der Umgebung jedes Pixels abzüglich einer Konstante - stabiler als ein globaler Schwellenwert bei Bildern mit ungleichmäßiger Beleuchtung.

Entspricht HALCONs dyn_threshold (Segment an image using a local threshold.). Die Implementierung ist cv2.adaptiveThreshold(_u8(v), 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, blockSize=2*int(a*6)+3, C=int(b*10)) —— a variiert die Größe des lokalen Fensters (blockSize) über 3–15 (ungerade), b die vom lokalen Mittelwert abgezogene Konstante C über 0–10 (je größer C, desto weniger Pixel werden als Vordergrund eingestuft).

Randbehandlung: das Randpixel replizieren (nächster Nachbar) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit macht unabhängig von der Helligkeit jedes Pixel zum Vordergrund (1). Ein überbelichtetes, verdecktes oder motivloses Bild kommt als „100 % defekt“ zurück; prüfe daher vorgelagert auf Gleichmäßigkeit und verwirf solche Bilder.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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.