segmentation op• Datenarten: image → region
• Aufruf: fullseye.apply(img, "fast_threshold", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: fast_threshold (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Binarisierung mit einem festen Schwellenwert. Pixel, bei denen `x in das Band (a, a+0.5+0.5b) fällt, werden zum Vordergrund (1) (teilt sich den fixed-Zweig von _sh_threshold mit dem threshold`-Seed-Op). a stellt die untere Grenze ein, b die Bandbreite (obere Grenze).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の `fast_threshold`(大域しきい値による高速な二値化、通常は単純な閾値以上/以下の判定)に相当するが、この実装は下限・上限の両方を持つ帯域しきい値である点、および高速化のための整数近似などは行っていない点で近似。
• 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.
fast_threshold 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region als Eingabe)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
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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