cv_adaptive_mean — 2D `segmentation` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "cv_adaptive_mean", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:dyn_threshold(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

cv_adaptive_mean: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ cv_adaptive_mean: knob a sweep (docs site)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ cv_adaptive_mean: knob b sweep (docs site)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ cv_adaptive_mean: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

基于局部均值的阈值二值化（adaptive threshold，mean 版本，OpenCV 实现）。以各像素邻域的简单平均值减去一个常数作为阈值 —— 在光照不均的图像上比全局阈值更稳定。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

HALCON の dyn_threshold(Segment an image using a local threshold.)に相当。実装は `cv2.adaptiveThreshold(_u8(v), 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, blockSize=2*int(a*6)+3, C=int(b*10))` —— a は局所窓のサイズ(blockSize)を 3〜15(奇数)に、b は局所平均から引く定数 C を 0〜10 に振る(C が大きいほど前景と判定される画素が減る)。

边界处理：复制边缘像素（最近邻）（实测。tools/impl2/border_probe.py）。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，全部像素都成为前景（1）。过曝、被遮挡或没有被摄物的帧会被报为「缺陷 100%」，因此应在上游判定是否均匀并加以剔除。

详细使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

cv_adaptive_mean 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `region` 作为输入)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

同类别(`segmentation`)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cv_adaptive_mean — 2D segmentation op

用法