fill_holes — 2D `region` op

• Datenarten: region → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "fill_holes", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: fill_up (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

fill_holes: input → output

*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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ fill_holes: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ fill_holes: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Füllt Löcher innerhalb einer Region. Entspricht HALCONs fill_up (Fill up holes in regions.).

a, b werden nicht verwendet. Wandelt jedes vollständig von Vordergrund umschlossene Hintergrundpixel (ein Loch) in Vordergrund um (scipy.ndimage.binary_fill_holes). Hintergrund, der den Bildrand berührt, gilt nicht als Loch und wird nicht gefüllt.

Zusammenhang: Der zur Lochbestimmung verwendete Hintergrund ist 4-zusammenhängend (Standard von scipy.ndimage.binary_fill_holes). Nur diagonal verbundener Hintergrund gilt nicht als verbunden, daher werden in einem Schachbrettmuster alle inneren Hintergrundpixel als Löcher gefüllt (8x8: 32 -> 50 Pixel; gemessen stimmt es bis auf die Positionen mit der 4-zusammenhängenden Referenz von scipy überein, nicht aber mit 8-Zusammenhang). Die 2. Implementierung wählte hier einen anderen Zusammenhang, was in einer Differenzprüfung aufflog.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_region

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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.

threshold 0.50 0.50
fill_holes 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

• poc_cell_counting — py -3.11 examples/poc_cell_counting.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

• poc_leaf_disease_area — py -3.11 examples/poc_leaf_disease_area.py

• poc_mesh_quality_repair — py -3.11 examples/poc_mesh_quality_repair.py

• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py

• poc_symmetry_restoration — py -3.11 examples/poc_symmetry_restoration.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `region` als Eingabe)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · select_largest · remove_small · invert_region

Gleiche Kategorie (`region`)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · select_largest · remove_small · invert_region · dist_transform

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

fill_holes — 2D region op