threshold op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_isodata(image, *, nbins: 'int' = 256, max_iter: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import seggraph; seggraph.threshold_isodata(image, *, nbins: 'int' = 256, max_iter: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("threshold_isodata"))
ISODATA (Ridler–Calvard 1978): iteriert t ← (μ_≤t + μ_>t)/2 auf den Pixelwerten, bis sich die Aufteilung nicht mehr ändert (Startwert = Mittelwert) (threshold_isodata).
Sobald sich die Partition nicht mehr ändert, bewegt sich t auch bei Neuberechnung von μ nicht = der Fixpunkt t = (μ_low + μ_high)/2 gilt exakt (residual = 0). Fixpunkte auf dem Histogramm (wie skimage: "bei Bin-Mitte c gilt 0 ≤ (μ_≤c + μ_>c)/2 − c < Bin-Breite") werden ebenfalls in fixed_points zurückgegeben.
Rückgabe: threshold, mask = image > t, mu_low / mu_high, residual, n_iter, fixed_points.
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt
• 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.
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
table als Eingabe)threshold)threshold_triangle · threshold_kittler · threshold_kapur
*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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