watershed op• Data kinds: image2d × labels2d → labels2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.watersheds_marker(image, markers) (implementation को सीधे call करना हो तो import segmentation; segmentation.watersheds_marker(image, markers), registry से लेना हो तो opssegmentation.get("watersheds_marker"))
• HALCON समकक्ष: watersheds_marker (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
marker-controlled watershed segmentation (watersheds_marker)। markers: int label image (0=असाइन नहीं)।
खाली इनपुट (image में 0 तत्व) पर ValueError उठता है। image से अलग आकार वाले markers तथा गैर-पूर्णांक, ऋणात्मक या अपरिमित markers पर भी ValueError उठता है (पूर्णांक मान वाले float और bool स्वीकार्य हैं)। यह skimage.segmentation.watershed को सीधे बुलाता है; scikit-image न होने पर MissingDependencyError उठता है (छवि को न देखने वाले निकटतम-मार्कर पर वापस नहीं जाता)।
• 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।
• halcon_segmentation_tour — py -3.11 examples/halcon_segmentation_tour.py
• poc_mixed_case_depalletizing — py -3.11 examples/poc_mixed_case_depalletizing.py
• poc_sem_tem_same_particle — py -3.11 examples/poc_sem_tem_same_particle.py
labels2d को input के रूप में लेते हैं)seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card
watershed)—
*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)।*
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