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

*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):
▸ runlength_smear: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ runlength_smear: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ runlength_smear: 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).*
Lauflängenglättung (RLSA). Füllt die Lücken zwischen den Zeichen innerhalb einer Zeile und fasst die Zeichen zu „Zeilen“-Blöcken zusammen.
Ein Grundbaustein der Seitenlayoutanalyse (wo Zeilen sind, wo Spalten). a variiert die Länge der zu füllenden Lücken über 3,5,9,15,25,41,65 Pixel (eine Linie entlang der durch b gegebenen Richtung), und b wählt Richtung und
Kombination: b <= 0.5 ist nur horizontal, 0.5 < b <= 0.75 ist nur vertikal, b > 0.75 ist das Kleinere aus horizontal und vertikal (= die 2-Pass-AND-Kombination des klassischen RLSA. Nur in beiden Richtungen gefüllte Stellen bleiben, sodass nicht nur Zeilen, sondern Spaltenblöcke entstehen).
★Überschneidet sich teilweise mit dem vorhandenen gclose. gclose kann über b ein Strukturelement in Form einer horizontalen Linie wählen, daher ist horizontales RLSA damit prinzipiell darstellbar. Was dieser Op hinzufügt, sind 2 Dinge ——
(1) die Lücke lässt sich bis 65 Pixel statt nur 3–9 variieren (an der Obergrenze von _k verbinden sich Zeilen nicht;
der Zeichenabstand beträgt bei 96 px großen Zeichen 10–30 Pixel), (2) die AND-Kombination von 2 Richtungen lässt sich nicht als Schließung mit einem einzelnen Strukturelement schreiben. Für nur eine Richtung ist gclose schneller.
Wirkt direkt auf Graustufenbilder (keine interne Binarisierung). Da es eine Grauwert-Schließung ist, wirkt es in Richtung Füllen dunkler Lücken —— auf Bilder mit hellen Zeichen auf dunklem Hintergrund anwenden. Im umgekehrten Fall vorher invert durchlaufen lassen. Die Randbehandlung ist der Standard reflect von scipy.ndimage. Ein leerer Frame (konstantes Bild) wird unverändert zurückgegeben (es gibt keine zu füllenden Lücken). Der Wertebereich bleibt wie in der Eingabe innerhalb [0,1], und es gibt keine Normierung pro Bild (Werte sind zwischen Bildern vergleichbar).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_morphology
• 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.
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.
runlength_smear 0.35 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
morphology)gerode · gdilate · gopen · gclose · tophat · bothat · morph_grad · persistence_map
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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