check_difference — SEGMENTATION `compare` op

• Data kinds: image2d × image2d → mask

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.check_difference(image, ref_image, tol=0.1) (implementation को सीधे call करना हो तो import segmentation; segmentation.check_difference(image, ref_image, tol=0.1), registry से लेना हो तो opssegmentation.get("check_difference"))

• HALCON समकक्ष: check_difference (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

• GPU: हाँ (allow-list का mechanical GPU path, CuPy)। device="auto" मापे गए आकार (4,194,304 pixel) और उससे बड़े पर GPU चुनता है

उपयोग

reference image से जिन pixel का अंतर tol से अधिक है उन्हें region के रूप में लौटाता है (check_difference)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`mask` को input के रूप में लेते हैं)

class_2dim_sup · expand_gray · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · level_set_reinit · drle_evolve

इसी category के (`compare`)

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*Provenance: segmentation.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

check_difference — SEGMENTATION compare op