world op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.world_thin_structures(seed: 'int' = 0, *, size=(200, 200), n: 'int' = 6, widths: 'Sequence[float]' = (1.0, 2.0, 3.0), noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segworld; segworld.world_thin_structures(seed: 'int' = 0, *, size=(200, 200), n: 'int' = 6, widths: 'Sequence[float]' = (1.0, 2.0, 3.0), noise: 'float' = 0.03) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("world_thin_structures"))
1 से 3 px चौड़ी line (सीधी) और दरार (polyline) की दुनिया। ground truth = centreline और चौड़ाई। label = structure का क्रमांक (1..n, एक-दूसरे से अलग रखे गए)।
structure k बारी-बारी से सीधी रेखा (2 points) और polyline (7 points का random walk) होता है, और चौड़ाई क्रम से widths से ली जाती है। pixel की centerline से दूरी ≤ w/2 हो तो वह structure है। Image = चमकीले background (0.82 + हल्का gradient) पर गहरी रेखाएँ, जो जितनी पतली उतनी फीकी (w = 1: 0.5, 2: 0.38, 3: 0.26), किनारे दूरी से anti-aliased, हल्का blur + noise।
Returns: image, labels, distance (हर pixel से सबसे नज़दीकी centerline तक की दूरी), truth = {n, kinds, widths, lengths (Σ segments), length_total, polylines ((m, 2) [y, x] की सूची), areas_stadium (L w + π w²/4)}।
• halcon_segmentation family guide
• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता
• 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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py
• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py
table को input के रूप में लेते हैं)class_ndim_norm · fisher_lda_score
world)world_blobs_touching · world_grains_voronoi · world_parts_with_shadow · world_texture_regions · world_gradient_illumination · lens_area · voronoi_cells
*Provenance: segworld.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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