local_min — 2D `segmentation` op

• データ種: image → region

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "local_min", 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_min(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

local_min: input → output

*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)。*

局所極小点(領域極小)検出。`x が窓内の最小値(_k(a)`)に一致し、

かつ `x < 0.7-0.4*b を満たす画素を前景とする、local_max` の暗部版。

HALCON の `local_min`（Detect all local minima in an image.）に相当。

`a が窓サイズを、b` が輝度の上限しきい値を振る。両方が使われる。

つまみ(実測): `a` は段階的に効き、切り替わるのは a ≈ 0.25、0.49、0.75(実測。刻み 0.02 の掃きで測った位置)。

• 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。

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。

local_min 0.50 0.50

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

*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)。*

local_min — 2D segmentation op