threshold op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("threshold_kittler"))
Minimalfehler-Schwelle (Kittler–Illingworth 1986): teilt an jedem Bin t in eine untere Seite (Bins ≤ t) und eine obere Seite und minimiert J(t) = 1 + 2(P1 ln σ1 + P2 ln σ2) − 2(P1 ln P1 + P2 ln P2) (σ ist die Standardabweichung der Bin-Mitten jeder Seite; Bins, bei denen eine Seite σ = 0 hat, werden ausgeschlossen). Rückgabe: threshold = Oberkante dieses Bins (die Maske wird über Bin-Index > t bestimmt = auch an den Randwerten widerspruchsfrei), mask, bin, criterion (J, ausgeschlossene Bins nan) (threshold_kittler).
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt
• 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.
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table als Eingabe)threshold)threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kapur
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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