segment op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sg_region_growing_seeded", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sg_region_growing_seeded: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ sg_region_growing_seeded: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Seed-basiertes Region Growing, das vom Bildzentrum ausgeht und Pixel mit ähnlicher Helligkeit verbindet (HALCON regiongrowing wird bereits von einer anderen Operation abgedeckt, daher wird hier halcon="" verwendet, um eine doppelte Meldung zu vermeiden).
Der Saatpunkt ist das 1 Pixel in der Bildmitte. a (0 bis 1) ist die Homogenitätstoleranz (Pixel innerhalb ±a der Leuchtdichte des Saatpunkts werden verbunden), b schaltet die Konnektivität um (8-zusammenhängend bei b > 0.5, sonst 4-zusammenhängend). Das Ergebnis ist nur die Zusammenhangskomponente, die den Saatpunkt enthält.
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit macht unabhängig von der Helligkeit jedes Pixel zum Vordergrund (1). Ein überbelichtetes, verdecktes oder motivloses Bild kommt als „100 % defekt“ zurück; prüfe daher vorgelagert auf Gleichmäßigkeit und verwirf solche Bilder.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
sg_region_growing_seeded 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segment)sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_gmm_segment · sg_kmeans_intensity · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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