cv_adaptive_mean — 2D segmentation op

• Data kinds: image → region

• Call: fullseye.apply(img, "cv_adaptive_mean", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

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

*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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ cv_adaptive_mean: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ cv_adaptive_mean: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ cv_adaptive_mean: 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)।*

उपयोग

Local mean से threshold binarisation (adaptive threshold, mean संस्करण, OpenCV implementation)। हर pixel के आसपास के साधारण औसत में से एक constant घटाकर मिले मान को threshold बनाता है —— असमान रोशनी वाली images में global threshold से ज़्यादा स्थिर।

HALCON के dyn_threshold (Segment an image using a local threshold.) के समकक्ष है। Implementation cv2.adaptiveThreshold(_u8(v), 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, blockSize=2*int(a*6)+3, C=int(b*10)) है —— a स्थानीय window के आकार (blockSize) को 3–15 (विषम) पर, और b स्थानीय mean से घटाए जाने वाले स्थिरांक C को 0–10 पर sweep करता है (C जितना बड़ा, उतने कम pixels foreground माने जाते हैं)।

Border handling: किनारे के pixel की नकल की जाती है (nearest neighbour) (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।

खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, सभी pixels foreground (1) बन जाते हैं। जिस frame में रोशनी उड़ गई हो, कुछ रास्ते में आ गया हो, या कोई subject न हो, वह "100% defective" के रूप में लौटता है, इसलिए upstream में ही जाँचें कि frame एक समान है या नहीं और ऐसे frames को हटा दें।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_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।

Studio में आज़माएँ

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।

cv_adaptive_mean 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

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

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

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

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

इसी category के (segmentation)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*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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