xsitk_confidence_connected — 2D `extra` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xsitk_confidence_connected", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

xsitk_confidence_connected: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

信頼区間連結領域拡張(SimpleITK `ConfidenceConnected`)。画像中心を種にし、現在の領域内の平均・標準偏差から「平均 ± multiplier * 標準偏差」の区間を作り、それを反復的に更新しながら連結領域を広げていく(xsitk_connected_threshold より統計的な閾値の決め方)。

`a は反復回数(1+int(a*5) で 1〜6)、b は標準偏差の倍率(1.0+3.0*b` で 1〜4)を振る。初期近傍半径は 2 固定。画像中心付近に対象があることを前提とした op。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_color_artistic ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

xsitk_confidence_connected 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`extra`)

xsitk_curvature_flow · xsitk_minmax_curv_flow · xsitk_curv_aniso_diff · xsitk_laplacian_sharpen · xsitk_grayscale_fillhole · xsitk_grayscale_grindpeak · xsitk_opening_by_recon · xsitk_closing_by_recon

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

xsitk_confidence_connected — 2D extra op

使い方