threshold_kittler — SEGMENTATION threshold op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import seggraph; seggraph.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("threshold_kittler"))

用法

最小误差阈值（Kittler–Illingworth 1986）：在每个箱 t 处分为低侧（箱 ≤ t）与高侧，最小化 J(t) = 1 + 2(P1 ln σ1 + P2 ln σ2) − 2(P1 ln P1 + P2 ln P2)（σ 为各侧箱中心的标准差；任一侧 σ 为 0 的箱除外）。返回：threshold = 该箱的上端（mask 按箱号 > t 决定 = 端点上的值也不矛盾）、mask、bin、criterion（J，被排除的箱为 nan）（threshold_kittler）。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用图、层次与阈值定理做分割 —— 什么是严格的,分割在哪里失效

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(threshold)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kapur

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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