threshold_kittler — SEGMENTATION threshold op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("threshold_kittler"))

사용법

최소 오차 임계값(Kittler–Illingworth 1986): 각 빈 t에서 낮은 쪽(빈 ≤ t)과 높은 쪽으로 나누어 J(t) = 1 + 2(P1 ln σ1 + P2 ln σ2) − 2(P1 ln P1 + P2 ln P2)를 최소화한다(σ는 각 쪽 빈 중심의 표준편차. 어느 한쪽의 σ가 0인 빈은 제외). 반환: threshold = 그 빈의 상단(mask는 빈 번호 > t로 결정 = 끝의 값에서도 모순 없음), mask, bin, criterion(J, 제외한 빈은 nan)(threshold_kittler).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(threshold)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kapur

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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