ptile_threshold — 2D `segmentation` op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "ptile_threshold", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

ptile_threshold: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

▸ ptile_threshold: つまみ a を振った図 (docs サイト)

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

使い方

面積率で決める P-tile しきい値を feature として返す。

a を p = 0.001 + 0.998*a（CDF の端を除く面積率）、b < 0.5 を明側、それ以外を暗側に写す。Doyle (1962) の順位統計であり、値域の利得・オフセットをつまみにしない。詳細な p と極性を名前付きで渡す公開 API は fullseye.ledger.ptile_threshold。

空入力は分布を持たないため拒否し、しきい値を捏造しない。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

ptile_threshold 0.50 0.50

▸ このパイプラインを読み込む · 読み込んで実行

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_threshold_transfer_after_normalization — py -3.11 examples/poc_threshold_transfer_after_normalization.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity · feature_to_img

同カテゴリ(`segmentation`)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

ptile_threshold — 2D segmentation op

使い方