xsk2_multiotsu — 2D segmentation op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xsk2_multiotsu", 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])

*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

使用將大津判別分析法（Otsu's method）擴展為多值的多值大津法對灰階進行量化。使用 `skimage.filters.threshold_multiotsu`。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

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。

xsk2_multiotsu 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

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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