threshold_kittler — SEGMENTATION threshold op

• 資料種類:image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import seggraph; seggraph.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("threshold_kittler"))

用法

最小誤差閾值（Kittler–Illingworth 1986）：在每個箱 t 處分為低側（箱 ≤ t）與高側，最小化 J(t) = 1 + 2(P1 ln σ1 + P2 ln σ2) − 2(P1 ln P1 + P2 ln P2)（σ 為各側箱中心的標準差；任一側 σ 為 0 的箱除外）。回傳：threshold = 該箱的上端（mask 依箱號 > t 決定 = 端點上的值也不矛盾）、mask、bin、criterion（J，被排除的箱為 nan）（threshold_kittler）。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用圖、階層與閾值定理做分割 —— 什麼是嚴格的,分割在哪裡失效

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(threshold)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kapur

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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