plant op• Data kinds: signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import cropweed; cropweed.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("cover_ratio_grade"))
cover fraction (area का हिस्सा 0..1) को पहले घोषित सीमाओं edges पर 0..len(edges) grade में बाँटता है।
Grade k का अर्थ edges[k−1] <= f < edges[k] (ठीक सीमा पर पड़ा मान ऊपर वाले grade में)। Default सीमाएँ (0.05, 0.25, 0.50) वनस्पति सर्वेक्षण के cover class (Braun-Blanquet के 5 % / 25 % / 50 %) से ली गई हैं और 4 grade देती हैं (0 कम / 1 मध्यम / 2 अधिक / 3 गंभीर)। ये किसी annotation के वितरण से तय नहीं की गईं। fraction scalar या 1-D array है। लौटाता है: grade (int array), edges, margin (निकटतम सीमा तक दूरी; जितनी छोटी उतना नाज़ुक निर्णय), n_grades, counts (हर grade की संख्या)। खाली input, non-finite मान, [0, 1] से बाहर के मान और (0, 1) में सख़्ती से न बढ़ने वाली सीमाएँ ValueError से अस्वीकार।
• halcon_segmentation family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_weed_rice_ratio — py -3.11 examples/poc_weed_rice_ratio.py
table को input के रूप में लेते हैं)class_ndim_norm · fisher_lda_score
plant)plant_color_index · superpixel_color_texture_features
*Provenance: cropweed.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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