xmh_regmin — 2D `morphology/markers` op

• Datenarten: image → region

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

xmh_regmin: 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):

▸ xmh_regmin: 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):

▸ xmh_regmin: other inputs (docs site)

*Keine Farb-Eingabe (H,W,3) gezeigt: dieser Op behandelt den Farbkanal als dritte Raumachse (vermischt Kanäle). Pro Kanal aufrufen.*

Verwendung

Extraktion regionaler Minima (`mahotas.regmin`). Markiert auf einem Gauß-geglätteten Bild die lokal dunkelsten Täler als Regionen. Eine typische Vorverarbeitung zur Erzeugung von Markern für die Watershed-Segmentierung.

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

`a は平滑化の強さ(σ、0.15〜3.15)を振る —— 大きくするほど微小なノイズ谷が消え、大きな谷だけが残る。b` は未使用。

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit macht unabhängig von der Helligkeit jedes Pixel zum Vordergrund (1). Ein überbelichtetes, verdecktes oder motivloses Bild kommt als „100 % defekt“ zurück; prüfe daher vorgelagert auf Gleichmäßigkeit und verwirf solche Bilder.

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.

xmh_regmin 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

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

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

Gleiche Kategorie (`morphology/markers`)

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

xmh_regmin — 2D morphology/markers op