fullseye

threshold_kittler — SEGMENTATION threshold op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import seggraph; seggraph.threshold_kittler(image, *, nbins: 'int' = 256) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("threshold_kittler"))

使い方

最小誤差閾値(Kittler–Illingworth 1986): 各ビン t で低い側(ビン ≤ t)と高い側に分け、 J(t) = 1 + 2(P1 ln σ1 + P2 ln σ2) − 2(P1 ln P1 + P2 ln P2) を最小にする(σ は各側のビンの中心の標準偏差。どちらかの側の σ が 0 のビンは除く)。返す: threshold = そのビンの上端(mask はビンの番号 > t で決める = 端の値も矛盾なし)、 mask、bin、criterion(J、除いたビンは nan)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• graph_hierarchy_and_thresholds — グラフ・階層・閾値の定理でつくる分割 — 何が厳密で、どこで割れ方が倒れるか

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

class_ndim_norm · fisher_lda_score

同カテゴリ(threshold)

threshold_triangle · threshold_isodata · threshold_kapur

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Provenance: seggraph.py — SEGMENTATION 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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