xcv_watershed_markers — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

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

• HALCON-Äquivalent: watersheds (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

xcv_watershed_markers: input → output

*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):

▸ xcv_watershed_markers: 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):

▸ xcv_watershed_markers: 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).*

Verwendung

Grenzlinienextraktion mittels markergesteuertem Watershed-Verfahren.

Entspricht HALCONs watersheds (extrahiert Wasserscheiden und Einzugsbecken), gibt hier jedoch statt der Becken-Labels nur die Grenzlinien der Wasserscheide als region zurück (Näherung).

Das Vorgehen ist das klassische OpenCV-Rezept: Otsu-Binarisierung -> Schätzung des "sicheren Hintergrunds" per Dilatation -> Schätzung des "sicheren Vordergrunds" per Schwellwert auf der Distanztransformation -> die Differenz beider gilt als "unbekannte" Region, und cv2.watershed wird mit den Zusammenhangskomponenten des sicheren Vordergrunds als Marker ausgeführt.

a variiert den Schwellwert, der den sicheren Vordergrund bestimmt, im Bereich 30%–70% des Maximums der Distanztransformation (je größer, desto kleiner und konservativer werden die Vordergrund-Marker, und die Tendenz zu Übersegmentierung/Überverschmelzung ändert sich). b wird nicht verwendet.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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.