sk_sauvola — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_sauvola", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: var_threshold (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

sk_sauvola: input → output

*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_sauvola: 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_sauvola: 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).*

Verwendung

Sauvolas lokal adaptive Schwellenwertbildung. Bestimmt den Schwellenwert lokal aus Mittelwert und Standardabweichung in der Umgebung jedes Pixels -- entwickelt für die Binarisierung (Textextraktion) von Dokumentbildern mit ungleichmäßiger Beleuchtung.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

HALCON の var_threshold(Threshold an image by local mean and standard deviation analysis.)に相当。実装は `v > filters.threshold_sauvola(v, window_size=2*int(a*6)+3)` —— a は局所窓のサイズを 3〜15(奇数)に振る(小さいほど照明ムラに強いが計算が細かくノイズにも敏感)。b は未使用。k, r パラメータは skimage の既定値のまま。

Randbehandlung: ohne Wiederholung des Randpixels spiegeln (d c b | a b c d — OpenCVs `BORDER_REFLECT_101) (gemessen; tools/impl2/border_probe.py`).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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_sauvola 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `region` als Eingabe)

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

Gleiche Kategorie (`segmentation`)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_niblack

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sk_sauvola — 2D segmentation op