local_threshold — 2D `segmentation` op

• データ種: image → region

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

local_threshold: 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)。*

局所ガウス平滑化+オフセットによるしきい値処理(``gaussian_filter(x,

1+3*a)` にオフセット (b-0.5)*0.3` を加えたものがしきい値)。

`dyn_threshold` と似た発想だが、局所平均を矩形窓でなくガウシアンで

求める点が異なる。HALCON の `local_threshold`（Segment an image using

local thresholding.）に相当。

`a が平滑化のシグマを、b` がオフセットを振る。両方が使われる。

端の扱い: 端画素を重複させて折り返す (d c b a | a b c d、scipy の既定 `reflect)(実測。tools/impl2/border_probe.py`)。

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。

• 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_threshold 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_threshold — 2D segmentation op