threshold_isodata — SEGMENTATION `threshold` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_isodata(image, *, nbins: 'int' = 256, max_iter: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import seggraph; seggraph.threshold_isodata(image, *, nbins: 'int' = 256, max_iter: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("threshold_isodata"))

사용법

isodata(Ridler–Calvard 1978): 화소 값 위에서 t ← (μ_≤t + μ_>t)/2를 분할이 바뀌지 않을 때까지 반복한다(초기값 = 평균)(threshold_isodata).

분할이 멈추면 μ를 다시 계산해도 t는 움직이지 않는다 = 부동점 t = (μ_low + μ_high)/2가 엄밀히 성립한다(residual = 0). 히스토그램 위의 부동점(skimage와 같은 "빈의 중심 c에서 0 ≤ (μ_≤c + μ_>c)/2 − c < 빈 폭")도 fixed_points로 반환한다.

반환: threshold, mask = image > t, mu_low / mu_high, residual, n_iter, fixed_points.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 그래프·계층·임계값 정리로 만드는 분할 — 무엇이 엄밀하고 어디서 분할이 무너지는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`threshold`)

threshold_triangle · threshold_kittler · threshold_kapur

*Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

threshold_isodata — SEGMENTATION threshold op

사용법