segmentation op• Data kinds: image → region
• Call: fullseye.apply(img, "sigma_threshold", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ sigma_threshold: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
image को robust ढंग से standardize करके k = 2 + 3*a sigma पर binarize करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
b の 3 帯が明側 x>k / 暗側 x<-k / 両側 |x|>k。image sort の入力は [0,1] 強度なので、この 2-D レジストリ版は中央値と 1.4826×MAD で内部標準化してから比較する。名前付き API は既に σ 単位の入力も直接扱える。
空入力は σ単位を検査できないため拒否し、空 region へ黙って落とさない。
Knobs (मापा गया): a चरणों में असर करता है, और बदलाव a ≈ 0.01、0.03、0.05 पर होता है (मापा गया; 0.02 के step वाले sweep से मापी गई स्थिति)।
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
sigma_threshold 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• poc_threshold_transfer_after_normalization — py -3.11 examples/poc_threshold_transfer_after_normalization.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
segmentation)threshold · ptile_threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen
*Provenance: ops.py — 2D 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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