segmentation op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xsk2_multiotsu", 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 (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
Quantisiert die Tonstufen mit der Multi-Otsu-Methode, einer Erweiterung von Otsus Diskriminanzanalyse-Verfahren (Otsu's method) auf mehrere Stufen. Verwendet `skimage.filters.threshold_multiotsu`.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
a はクラス数を 3 または 4 に切り替える(`3 + int(a > 0.5)`)。
5 クラス以上は実装していない——多値大津はしきい値の全探索コストが
`bins ** (classes - 1)` で増えるため、実測(128x128)で 3 クラス
0.0008 秒に対し 5 クラスは 2.435 秒(3239 倍)かかり、進化ループ 1 世代
だけで実行が止まって見えるほど遅い(画像サイズにはほぼ依らない)。
4 クラスなら 0.025 秒に収まる。b は未使用。しきい値で量子化した後
`(cls-1)` で割って [0,1] に正規化する。
• 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.
xsk2_multiotsu 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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