cv_otsu — 2D segmentation op

• 資料種類:image → region

• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_otsu", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:binary_threshold(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出(非影像的回傳值直接顯示其值)。*

用法

基於大津判別分析法的全域閾值二值化（OpenCV 實作）。演算法與 sk_otsu 相同，但內部會先量化為 8 位元再計算，因此結果可能略有偏差。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON の binary_threshold に相当。実装は `cv2.threshold(_u8(v), 0, 255, THRESH_BINARY+THRESH_OTSU)` の結果を真偽値化したもの。a, b は未使用。

詳細使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

cv_otsu 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_vegetation_cover — py -3.11 examples/poc_vegetation_cover.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 region 作為輸入)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同類別(segmentation)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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