segmentation op• 数据种类:image → region
• 调用:fullseye.apply(img, "sk_niblack", 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:var_threshold(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

*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):
▸ sk_niblack: knob a sweep (docs site)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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):
▸ sk_niblack: 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)。*
Niblack 局部自适应阈值法。与 Sauvola 一样根据局部均值、标准差确定阈值,但系数的给定方式更为简单(经典),相比 Sauvola 有将前景判定得偏宽(=更容易拾取噪声)的倾向。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
HALCON の var_threshold に相当(近似)。実装は `v > filters.threshold_niblack(v, window_size=2*int(a*6)+3)` —— a は局所窓サイズを 3〜15(奇数)に振る。b は未使用。sk_sauvola と同じ入力・同じ a の振り方で並べ、結果を見比べる用途を想定。
边界处理:不重复端点的镜像折返 (d c b | a b c d,OpenCV 的 `BORDER_REFLECT_101)(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,结果都为空(全部像素为背景 0)。纯白与纯黑表现相同;仅凭亮度检测不到任何东西。
• gallery2d_segmentation 族使用指南
• 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。
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。
sk_niblack 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
region 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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