morphology/markers op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xmh_regmin", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
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領域極小点の抽出(`mahotas.regmin`)。ガウシアン平滑化した画像に対し、局所的に最も暗い谷を領域としてマークする。分水嶺分割(watershed)のマーカー生成に使う典型的な前処理。
`a は平滑化の強さ(σ、0.15〜3.15)を振る —— 大きくするほど微小なノイズ谷が消え、大きな谷だけが残る。b` は未使用。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation
• 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.
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
morphology/markers)—
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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