segmentation op• 数据种类:image → region
• 调用:fullseye.apply(img, "xcv_grabcut", 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])
*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。*
*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
*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):
▸ xcv_grabcut: 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)。*
通过 GrabCut（迭代图割）自动分离前景/背景。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
画像中央 70%×70%の固定矩形を「たぶん前景」の初期領域として与え、
色分布の GMM とグラフカットで前景/背景を反復的に分離する
(`cv2.GC_INIT_WITH_RECT`)。「確実な前景」と「たぶん前景」の画素を
合わせて前景 region として返す。
`a` が反復回数を 2〜5 回の範囲で振る(多いほど収束するが遅い)。
`b` は未使用。矩形が画像中央固定のため、被写体が縁に寄っている
画像では抽出に失敗しやすい。
旋钮（实测）：将 `a` 从 0 扫到 1 输出不变（以 5 种输入实测）。
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。
xcv_grabcut 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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