fullseye
sg_gmm_segment — 2D segment op
- データ種:
image→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "sg_gmm_segment", 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)
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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。
使い方
輝度値に対する 2 クラス・ガウス混合モデル（EM 法）で明るい方のクラスタを領域として返す（skimage 非依存の自前 EM 実装、HALCON に対応オペレータなし）。
25/75 パーセンタイルで初期化した決定論的 EM で 1 次元 2 成分ガウス混合をフィットし、平均が高い方を「明るいクラス」とする。a（0〜1）は事後確率のしきい値 t = 0.25 + 0.5*a を振り、大きいほど「確実に明るい」と判定された画素だけを拾うようになる。b は未使用。乱数を使わないので再現性がある。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
詳しい使い方ガイド
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。
sg_gmm_segment 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_segmentation —
py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py - poc_nuclei_ploidy —
py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.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(segment)
sg_slic_superpixels · sg_felzenszwalb · sg_kmeans_intensity · sg_region_growing_seeded · sg_normalized_cut_2 · sg_watershed_gradient
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)。
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