xcv2_meanshift — 2D `segmentation` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv2_meanshift", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

xcv2_meanshift: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ xcv2_meanshift: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ xcv2_meanshift: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ xcv2_meanshift: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

使用均值飄移（mean-shift）濾波，依區域平滑顏色/亮度（cv2.pyrMeanShiftFiltering）。

a 將空間視窗半徑 sp 在 5～30 範圍內調整(sp = 5 + 25*a)，b 將輝度(色彩)範圍 sr 在 10～50 範圍內調整(sr = 10 + 40*b)。灰階影像在內部複製成 3ch BGR 後再處理，結果再轉回灰階。適合用作在保持邊緣的同時將平坦區域單色化的前處理(減色、分割前處理)。

精度（實測）：內部量化為 8 bit（256 階）——輸出恰好落在 k/255 的格點上。即使以 float64 傳入，該精度也不會被保留：16-bit 相機的階差（約 1.5e-5）被捨入到 1/255 ≈ 3.9e-3，相差小於 1/255 的兩張影像會回傳相同結果。在量測微小灰階差、或將輸出繼續送入微分與迴歸時，量化台階會顯現——請選用不經過 8 bit 的 op。

詳細使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

xcv2_meanshift 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`segmentation`)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

xcv2_meanshift — 2D segmentation op

用法