xsk2_multiotsu — 2D `segmentation` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xsk2_multiotsu", 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])

xsk2_multiotsu: 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):

▸ xsk2_multiotsu: 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):

▸ xsk2_multiotsu: 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

使用将大津判别分析法（Otsu's method）扩展为多值的多值大津法对灰阶进行量化。使用 `skimage.filters.threshold_multiotsu`。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

a はクラス数を 3 または 4 に切り替える（`3 + int(a > 0.5)`）。

5 クラス以上は実装していない——多値大津はしきい値の全探索コストが

`bins ** (classes - 1)` で増えるため、実測（128x128）で 3 クラス

0.0008 秒に対し 5 クラスは 2.435 秒（3239 倍）かかり、進化ループ 1 世代

だけで実行が止まって見えるほど遅い（画像サイズにはほぼ依らない）。

4 クラスなら 0.025 秒に収まる。b は未使用。しきい値で量子化した後

`(cls-1)` で割って [0,1] に正規化する。

数值可比性（实测）：输出按该图自身的最大值归一化（输出最大值恒为 1.0，输入整体缩放不改变输出）。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值；在只有弱特征的图中，噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较，请以统一基准重新缩放。

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。

xsk2_multiotsu 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_mri_bias_field — py -3.11 examples/poc_mri_bias_field.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

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)。*

xsk2_multiotsu — 2D segmentation op

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