morphology op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "persistence_map", 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])
*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):
▸ persistence_map: 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):
▸ persistence_map: 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):
▸ persistence_map: 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)。*
不选取阈值地测量“山峰的显著程度”(0 维持续性)。
只选 1 个阈值会让适用范围变窄 —— 这一矛盾可以通过 “试遍所有阈值，只保留结果不变的部分”来解决。从高处逐步降低水位，把新山峰出现时的高度(诞生)与该山峰被更高山峰吞并时的高度(消亡)之差，作为该山峰的 persistence(显著程度)。这正是地形学中所说的“突出度(prominence)”。
输出是在每个像素中存入“该像素所属山峰的 persistence”的地图。a 是保留的下限(低于它的山峰置为 0)，b 是连通方式(小于 0.5 为 4 邻域，否则为 8 邻域)。
h_maxima / MSER 的区别：xsk2_h_maxima 选定 1 个 h，返回“高于它的山峰” —— 也就是选定了 1 个阈值。本 op 则是 把所有 h 的答案折叠进 1 张图，因此之后可以在任意水平上切分。MSER 寻找“面积稳定的区域”，思路相近，但它看的是区域形状，本 op 看的是高度。
适用条件：(1) 整幅图像中最高的山峰不会消亡，因此按惯例以 最大值 - 最小值 作为其 persistence。因此背景具有全局最大值(1.0) —— 背景最后才被处理，此时所有分量都已合并，因此在拓扑意义上它确实属于全局分量。这是读取山峰高度的地图，而不是把背景置 0 的地图。若想去掉背景，可与阈值 op 相乘，或用 a 提高下限(实测：a=0.45 时只有高度 0.3 的山峰消失，1.0 和 0.6 保留)。(2) 平坦的台地(连续相同的值)被视为 1 个山峰。(3) 计算是按降序扫描像素的 union-find，因此在大图像上比 h_maxima 慢。
• 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。
persistence_map 0.35 0.50
• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
morphology)gerode · gdilate · gopen · gclose · runlength_smear · tophat · bothat · morph_grad
*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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