local_min — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

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

• HALCON-Äquivalent: local_min (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

local_min: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

Erkennung lokaler Minima (regionaler Minima). Betrachtet Pixel als Vordergrund, bei denen `x mit dem Minimalwert innerhalb des Fensters (_k(a)) übereinstimmt und zugleich x < 0,7-0,4*b erfüllt — das dunkle Gegenstück zu local_max. Entspricht HALCONs local_min` (Detect all local minima in an image.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a が窓サイズを、b` が輝度の上限しきい値を振る。両方が使われる。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

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.