region op• Datenarten: region → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "r2_sort_region", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: sort_region (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):
▸ r2_sort_region: Regler a durchfahren (Doku-Website)
*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):
▸ r2_sort_region: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ r2_sort_region: andere Eingaben (Doku-Website)
Behält die k-größte Zusammenhangskomponente; k = round(a*(n-1)).
Zerlegt die Vordergrundmaske (> 0.5) mit scipy.ndimage.label (standardmäßig 4-Nachbarschaft) in Zusammenhangskomponenten, sortiert sie absteigend nach Fläche (Pixelzahl) und behält nur die k-te Komponente. k ist die auf [0, n-1] begrenzte Ganzzahl round(a*(n-1)): a=0 ergibt die größte Komponente, a=1 die kleinste, a=0.5 eine Komponente von etwa mittlerem Rang. n ist die Anzahl der Komponenten. b wird nicht verwendet.
Der Rückgabewert ist eine float64-0/1-Maske gleicher Form wie die Eingabe. Ohne Komponenten nur Nullen. Haben mehrere Komponenten dieselbe Fläche, ist ihre Rangfolge nicht garantiert (abhängig von der Reihenfolge von numpy.argsort). Ändert sich die Komponentenzahl n, wählt dasselbe a einen anderen Rang (relative Angabe); daher für sicheres Erfassen der "größten Komponente" a=0 oder select_largest verwenden. Nur diagonal verbundene Pixel zählen als separate Komponenten (4-Nachbarschaft). Werden vorher mit opening_circle Einschnürungen durchtrennt, wird die komponentenweise Auswahl stabiler.
Randbehandlung: alles außerhalb des Bildes als Hintergrund (0) behandeln (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_region
• 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.
threshold 0.50 0.50 r2_sort_region 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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