segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "canny", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: edges_image (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):
▸ canny: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ canny: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ canny: 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).*
Vereinfachte Canny-artige Kantenerkennung (gibt eine Region zurück). Ist HALCONs edges_image (Extract edges using Deriche, Lanser, Shen, or Canny filters.) zugeordnet, jedoch eine vereinfachte Version (Approximation), die weder Non-Maximum-Suppression noch Hysterese-Schwellenwertbildung durchführt.
a variiert das Gauß-σ der Vorglättung über 0.5〜2.0, b den Schwellwert über 0.1〜0.6. Es wird lediglich der Sobel-Gradientenbetrag auf das mit Gauß weichgezeichnete Bild angewandt und der normierte Wert mit b binarisiert —— die Ausdünnung des Original-Canny (Konvergenz auf eine Breite von 1 Pixel) fehlt, daher sind die Kanten dicker als beim echten Canny und bleiben über mehrere Pixel verteilt.
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.
canny 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · adaptive_gauss_thresh · 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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