sk_sauvola — 2D `segmentation` op

• データ種: image → region

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

sk_sauvola: 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):

▸ sk_sauvola: 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):

▸ sk_sauvola: 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)。*

使い方

Sauvola の局所適応しきい値。各ピクセル周辺の局所平均・標準偏差からローカルにしきい値を決める手法で、照明ムラのある文書画像の二値化(文字抽出)向けに設計されている。

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。

端の扱い: 端画素を重複させずに折り返す (d c b | a b c d、OpenCV の `BORDER_REFLECT_101)(実測。tools/impl2/border_probe.py`)。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_segmentation ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

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。

sk_sauvola 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py

型が繋がる次の op(`region` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`segmentation`)

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

*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)。*

sk_sauvola — 2D segmentation op

使い方