segmentation op• データ種: image → region
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "pouring", 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: pouring(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
*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):
▸ pouring: knob a sweep (docs site)
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
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):
▸ pouring: other inputs (docs site)
*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)。*
分水嶺法（watershed）による領域分割の境界抽出。勾配画像（Sobel 振幅）を地形とみなし、暗い領域（`x < 0.2+0.3a）を種（マーカー）として分水嶺を計算、skimage.segmentation.find_boundaries` で境界を前景として返す。b は未使用。
HALCON の `pouring（水を注ぐように画素値の低い場所から領域を満たしていく古典的な pouring アルゴリズムで分割する演算）に相当する近似 —— アルゴリズムの詳細は異なるが、低輝度領域を起点に領域を広げるという発想は共通。watersheds/watersheds_threshold` と実装を共有する。
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。
• gallery2d_segmentation ファミリ ガイド
• 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。
pouring 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region を入力に取れる)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*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)。*
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