threshold_kapur — SEGMENTATION `threshold` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.threshold_kapur(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("threshold_kapur"))

Verwendung

Maximum-Entropie-Schwelle (Kapur–Sahoo–Wong 1985): der Bin t, der H(t) = −Σ_(i ≤ t) (p_i/P1) ln(p_i/P1) − Σ_(i > t) (p_i/P2) ln(p_i/P2) maximiert (nur Bins, bei denen beide Seiten positive Wahrscheinlichkeit haben). Rückgabe: threshold = Oberkante dieses Bins, mask (Bin-Index > t), bin, entropy (H, ausgeschlossene Bins nan) (threshold_kapur).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`threshold`)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kittler

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

threshold_kapur — SEGMENTATION threshold op