segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xmh_bernsen", 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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Bernsen 局所二値化(`mahotas.thresholding.bernsen`)。近傍の最大輝度と最小輝度の中間値をローカル閾値とし、コントラストが低い領域だけ大域しきい値にフォールバックする。
`a は近傍半径(3〜15 px)、b` はコントラスト閾値(5〜55。これを下回る低コントラスト域はグローバル閾値 128 で代用)を振る。濃淡ムラのある照明下でのエッジ二値化に向く。
• 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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