segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: local_threshold (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ adaptive_gauss_thresh: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ adaptive_gauss_thresh: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ adaptive_gauss_thresh: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Adaptive Schwellenwertbildung anhand eines gaußgeglätteten lokalen Mittelwerts. Entspricht HALCONs local_threshold (Segment an image using local thresholding.).
a variiert das σ des Gauß-Filters, der die Referenz bildet, über 1.0〜4.0, b den Offset über -0.15〜+0.15 ((b-0.5)*0.3). Pixel, die v - gaussian_filter(v, σ) > offset erfüllen, werden Vordergrund. Eine vollkommen ebene Fläche wird (auch bei Offset 0) nicht Vordergrund —— ein Pixel wird nur Vordergrund, wenn die Differenz 1e-9 übersteigt, sodass die ganze Fläche auch dann nicht zu Vordergrund kippt, wenn die Glättung auf einer gleichförmigen Fläche um 1 niederwertigstes Bit abweicht. Bei Bildern mit ungleichmäßiger Beleuchtung ist es stabiler als ein globaler Schwellwert (_threshold/_otsu). Ein verwandtes op ist _dyn_threshold, das jedoch einen Box-Mittelwert (uniform_filter) als Referenz nimmt und eine andere Offset-Breite hat (±0.2) —— beides "adaptive Schwellwerte", aber getrennte Implementierungen mit unterschiedlicher Referenzglättung und unterschiedlichem Parameterbereich.
Randbehandlung: mit Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b a | a b c d — scipys Standard reflect) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).
Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.
• 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.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
adaptive_gauss_thresh 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola · sk_niblack
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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