xcv_watershed_markers — 2D segmentation op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xcv_watershed_markers", 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])

• HALCON 對應:watersheds(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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):

▸ xcv_watershed_markers: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

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):

▸ xcv_watershed_markers: 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

透過標記控制分水嶺演算法擷取邊界線。

相當於 HALCON 的 watersheds(擷取分水嶺與分水嶺盆地)，但這裡回傳的不是盆地的標籤，而是只將 分水嶺的邊界線 作為 region 回傳(近似)。

步驟是經典的 OpenCV 做法：大津法(Otsu)二值化 -> 以膨脹估計「確定背景」-> 以距離轉換的閾值估計「確定前景」 -> 將兩者之差作為「未知」區域，以確定前景的連通元件為標記執行 cv2.watershed。

a 將決定確定前景的閾值在距離轉換最大值的 30%～70% 範圍內調整(越大前景標記越小、越保守，過分割/過合併的傾向會改變)。b 未使用。

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。

xcv_watershed_markers 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 region 作為輸入)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

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)。*

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