segmentation op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk2_multiotsu", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*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):
▸ xsk2_multiotsu: 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):
▸ xsk2_multiotsu: 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).*
Quantisiert die Tonstufen mit der Multi-Otsu-Methode, einer Erweiterung von Otsus Diskriminanzanalyse-Verfahren (Otsu's method) auf mehrere Stufen. Verwendet skimage.filters.threshold_multiotsu.
a schaltet die Klassenanzahl zwischen 3 und 4 um (3 + int(a > 0.5)). 5 oder mehr Klassen sind nicht implementiert——die Kosten der vollständigen Schwellwertsuche bei mehrstufigem Otsu wachsen mit bins ** (classes - 1); gemessen (128x128) benötigen 3 Klassen 0.0008 s, 5 Klassen dagegen 2.435 s (3239-mal so lange) — so langsam, dass schon 1 Generation der Evolutionsschleife die Ausführung wie stehengeblieben aussehen lässt (nahezu unabhängig von der Bildgröße). Mit 4 Klassen bleibt es unter 0.025 s. b wird nicht verwendet. Nach der Quantisierung mit den Schwellwerten wird durch (cls-1) geteilt und auf [0,1] normiert.
Vergleichbarkeit der Werte (gemessen): Die Ausgabe wird auf das Maximum des jeweiligen Bildes normiert (das Ausgabemaximum ist stets 1.0, und eine Skalierung der Eingabe lässt die Ausgabe unverändert). Werte sind daher nicht bildübergreifend vergleichbar — ein Merkmal gleicher Stärke erhält je nach dem stärksten Merkmal im Bild einen anderen Wert, und in einem Bild mit nur schwachen Merkmalen wird das Rauschen auf 1.0 angehoben. Für einen Vergleich über Bilder hinweg auf eine gemeinsame Referenz umskalieren.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation
• 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.
xsk2_multiotsu 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_mri_bias_field — py -3.11 examples/poc_mri_bias_field.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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