sk_area_opening — 2D morphology op

• Datenarten: image → image

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

sk_area_opening: 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 durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ sk_area_opening: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

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

▸ sk_area_opening: 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).*

Verwendung

Flächenöffnung (area opening). Während die gewöhnliche morphologische Öffnung kleine helle Bereiche anhand der Form des Strukturelements entfernt, beurteilt dieses Verfahren allein die Fläche (Anzahl zusammenhängender Pixel) und entfernt helle zusammenhängende Komponenten unterhalb einer angegebenen Fläche -- so lassen sich "kleine" Objekte unabhängig von ihrer Form entfernen.

HALCON hat keine direkte Entsprechung. Die Implementierung ist morphology.area_opening(v, area_threshold=int(16+a*100)) —— a variiert den Flächenschwellwert über 16–116 Pixel. b wird nicht verwendet. connectivity bleibt beim Standard 1 (4er-Nachbarschaft).

Randbehandlung: alles außerhalb des Bildes als Hintergrund (0) behandeln (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_morphology

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.

sk_area_opening 0.35 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

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

• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py

• poc_bone_trabecular_thickness — py -3.11 examples/poc_bone_trabecular_thickness.py

• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (morphology)

gerode · gdilate · gopen · gclose · runlength_smear · tophat · bothat · morph_grad


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

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