var_threshold — 2D `segmentation` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "var_threshold", 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)

var_threshold: input → output

*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):

▸ var_threshold: 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):

▸ var_threshold: 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)。*

用法

Sauvola局部自适应二值化(`skimage.filters.threshold_sauvola,窗口大小为2*int(a*6)+3)。由于同时利用局部平均值与局部标准差来决定阈值,因此比dyn_threshold更能应对照明不均或低对比度的文档。相当于HALCONvar_threshold`(Threshold an image by local mean and standard deviation analysis.)的近似(公式化的构想相似,但Sauvola的公式与HALCON的公式系数不同——数值结果并不相同)。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`a が局所窓のサイズを振る。b` は未使用(Sauvola の k, r は skimage の

既定値に固定)。

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`）。

详细使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

var_threshold 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `region` 作为输入)

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

同类别(`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)。*

var_threshold — 2D segmentation op

用法