fullseye
sk_otsu — 2D segmentation op
- データ種:
image→region - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "sk_otsu", 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:
binary_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 は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
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
大津の判別分析法(Otsu’s method)による大域しきい値二値化。クラス間分散を最大化するしきい値を自動で選び、画像全体を前景/背景に二分する。
HALCON の binary_threshold(Segment an image using binary thresholding.)に相当。実装は v > filters.threshold_otsu(v) —— a, b は未使用(しきい値は完全自動)。双峰性(2 山)のヒストグラムを持つ画像で最もうまく働き、コントラストが低い/単峰の画像では境界がずれやすい。
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。
sk_otsu 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_cell_counting —
py -3.11 examples/poc_cell_counting.py - poc_fresco_craquelure —
py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py - poc_leaf_disease_area —
py -3.11 examples/poc_leaf_disease_area.py - poc_nuclei_ploidy —
py -3.11 examples/poc_nuclei_ploidy.py - poc_vegetation_cover —
py -3.11 examples/poc_vegetation_cover.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 · adaptive_gauss_thresh · 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)。
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