segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_chan_vese", 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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Chan-Vese セグメンテーション。レベルセット(等位集合)を輝度の分散が領域内で最小になるように反復して動かす能動輪郭モデルで、エッジがはっきりしない対象でも領域を検出できる。
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `segmentation.chan_vese(v, mu=0.1+0.4*a, max_num_iter=60)` —— a は'edge length' 重み mu を 0.1〜0.5 に振る(大きいほど輪郭が丸く滑らかになり細部を無視しやすくなる)。反復回数は 60 に固定。b は未使用。初期レベルセットは既定の 'checkerboard'(チェッカーボード状)。
• 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
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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