segmentation op• 資料種類:image → region
• 呼叫:fullseye.apply(img, "adaptive_gauss_thresh", 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])
• HALCON 對應:local_threshold(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

*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。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: knob b sweep (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ adaptive_gauss_thresh: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
以高斯平滑後的局部平均值為基準進行自適應閾值處理。相當於 HALCON 的 `local_threshold`(Segment an image using local thresholding.)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
`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。
邊界處理:含端點的鏡像折返 (d c b a | a b c d,scipy 預設的 `reflect)(實測。tools/impl2/border_probe.py`)。
空影格(實測):輸入亮度均勻的影像時,無論亮度為何,結果都為空(全部像素為背景 0)。純白與純黑表現相同;僅憑亮度偵測不到任何東西。
• gallery2d_segmentation 族使用指南
• 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。
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。
adaptive_gauss_thresh 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py
region 作為輸入)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola · sk_niblack
*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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