xsk_random_walker — 2D `segmentation` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "xsk_random_walker", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

xsk_random_walker: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

基于随机游走（random walker）法的图基区域分割。

用 skimage.segmentation.random_walker，以根据明暗阈值自动生成的 2 类种子点(marker)为出发点，求解各像素更容易向哪个种子点扩散传播，分割成 2 值标签，并返回该标签边界(返回值不是区域本身，而是区域的边界线 region)。

a 调节种子点的阈值宽度(暗侧种子点 < 0.3+0.2a，亮侧种子点 > 0.7-0.2a。a 越大，种子点越广，未定区域越少)。b 调节决定扩散难易度的 beta(10～210)，越大跨越边缘的传播越受抑制，边界越锐利。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，结果都为空（全部像素为背景 0）。纯白与纯黑表现相同；仅凭亮度检测不到任何东西。

• 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。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

xsk_random_walker 0.50 0.50

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• genspark_external_review — py -3.11 examples/genspark_external_review.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

xsk_random_walker — 2D segmentation op