morphology op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_area_opening", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ sk_area_opening: knob a sweep (docs site)
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ sk_area_opening: other inputs (docs site)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Flächenöffnung (area opening). Während die gewöhnliche morphologische Öffnung kleine helle Bereiche anhand der Form des Strukturelements entfernt, beurteilt dieses Verfahren allein die Fläche (Anzahl zusammenhängender Pixel) und entfernt helle zusammenhängende Komponenten unterhalb einer angegebenen Fläche -- so lassen sich "kleine" Objekte unabhängig von ihrer Form entfernen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON に直接対応するものは無い。実装は `morphology.area_opening(v, area_threshold=int(16+a*100))` —— a は面積しきい値を 16〜116 画素に振る。b は未使用。connectivity は既定の 1(4 近傍)のまま。
Randbehandlung: alles außerhalb des Bildes als Hintergrund (0) behandeln (gemessen; tools/impl2/border_probe.py).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_morphology
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
sk_area_opening 0.35 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_morphology — py -3.11 examples/gallery2d_morphology.py
• poc_bone_trabecular_thickness — py -3.11 examples/poc_bone_trabecular_thickness.py
• poc_fresco_craquelure — py -3.11 examples/poc_fresco_craquelure.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
morphology)gerode · gdilate · gopen · gclose · runlength_smear · tophat · bothat · morph_grad
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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