segmentation op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv2_meanshift", 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):
▸ xcv2_meanshift: knob a sweep (docs site)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ xcv2_meanshift: knob b sweep (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ xcv2_meanshift: 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).*
Glättet Farbe/Helligkeit bereichsweise mittels Mean-Shift-Filterung (`cv2.pyrMeanShiftFiltering`).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
`a は空間窓半径 sp を 5〜30 に振り(sp = 5 + 25*a)、b` は
輝度(色)レンジ `sr を 10〜50 に振る(sr = 10 + 40*b`)。グレースケール
画像を内部で 3ch BGR に複製してから処理し、結果を再びグレースケールへ
戻す。エッジを保ったまま平坦な領域を単色化する前処理(減色・セグメンテー
ション前処理)に向く。
Genauigkeit (gemessen): intern auf 8 Bit (256 Stufen) quantisiert — die Ausgabe liegt exakt auf dem Raster k/255. Eine Übergabe als float64 erhält diese Genauigkeit nicht: die Stufung einer 16-Bit-Kamera (etwa 1,5e-5) wird auf 1/255 ≈ 3,9e-3 gerundet, und zwei Bilder, die sich um weniger als 1/255 unterscheiden, liefern dieselbe Antwort. Wo feine Helligkeitsunterschiede gemessen werden oder die Ausgabe in Ableitung oder Regression weiterläuft, werden die Quantisierungsstufen sichtbar — dann einen Operator wählen, der nicht über 8 Bit geht.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation
• 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.
xcv2_meanshift 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
segmentation)threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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