region op• Datenarten: region → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsp_chamfer_dist", 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.*
*Die Ausgabe ist in einer viridis-artigen Falschfarbe dargestellt (dunkles Violett = klein, Gelb = groß), damit ein Feld von Größen — Abstand, Phase, Orientierung, Tiefe — lesbar ist.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*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):
▸ xsp_chamfer_dist: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ xsp_chamfer_dist: andere Eingaben (Doku-Website)
City-Block-(Chamfer-)Abstand zum nächsten Hintergrundpixel, normalisiert auf [0,1].
★2026-09-02: den vorzeichenbehafteten Sentinel bei degenerierter Eingabe beseitigen. scipy.ndimage.distance_transform_cdt schreibt bei einer Eingabe "ohne ein einziges (1) Hintergrundpixel" statt einer Distanz -1 in jedes Pixel (gemessen: np.ones((8,8), bool) -> min=max=-1). Die alte Implementierung reichte das unverändert an _norm weiter, daher wurde die Distanzkarte einer gefüllten Region zu einem "Bild" mit einheitlich -1 — ohne Ausnahme oder Warnung wurde der image-Vertrag mit Wertebereich [0,1] gebrochen, und beim Speichern/Anzeigen wurde alles schwarz.
Kein Hintergrund = jedes Pixel ist "unendlich weit entfernt", daher ist die ehrliche Antwort nach der Normierung einheitlich 1.0. Ohne Vordergrund ist es einheitlich 0.0 bei Distanz 0. Keiner der beiden Fälle gibt einen vorzeichenbehafteten Wert zurück.
• 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 xsp_chamfer_dist 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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