fullseye
adaptive_gauss_thresh — 2D segmentation op
- データ種:
image→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", 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) - HALCON 相当:
local_threshold(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
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
ガウシアン平滑化した局所平均を基準にした適応的しきい値処理。HALCON の local_threshold（Segment an image using local thresholding.）に相当。
a が基準を作るガウシアンの σ を 1.0〜4.0 に、b がオフセットを -0.15〜+0.15（(b-0.5)*0.3）に振る。v - gaussian_filter(v, σ) > offset を満たす画素を前景にする。完全に平坦な面は(オフセットが 0 でも)前景にならない —— 差が 1e-9 を超えたときだけ前景とするので、一様な面で平滑化が最下位 1 ビットずれても全面が前景に反転しない。照明ムラがある画像で大域しきい値（_threshold/_otsu）より安定する。近い op に _dyn_threshold があるが、そちらは箱型平均（uniform_filter）を基準にし、オフセット幅も異なる（±0.2）——同じ「適応的しきい値」でも基準の平滑化方式とパラメータ範囲が違う別実装。
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。
adaptive_gauss_thresh 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_matrix_code_reading —
py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.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(segmentation)
threshold · otsu · canny · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola · sk_niblack
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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.