cv_canny — 2D `segmentation` op

• Data kinds: image → region

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

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

cv_canny: input → output

*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_canny: knob a को बदलने का figure (docs site)

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

▸ cv_canny: 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_canny: 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

Canny edge detection (region संस्करण, OpenCV implementation)। sk_canny जैसा ही algorithm, लेकिन OpenCV संस्करण का API Gaussian smoothing का σ नहीं, बल्कि 2 thresholds सीधे लेता है।

HALCON के edges_image के समकक्ष है। Implementation cv2.Canny(_u8(v), threshold1=int(50+100*a), threshold2=int(100+150*b)) का परिणाम है जिसे booleans में बदला जाता है —— a निचले threshold (कमज़ोर edges की स्वीकृति रेखा) को 50–150 पर, और b ऊपरी threshold (मज़बूत edges की पुष्टि रेखा) को 100–250 पर sweep करता है। ध्यान दें कि a को बड़ा और b को छोटा करने से निचला ऊपरी से ज़्यादा हो सकता है, ऐसे में व्यवहार OpenCV के implementation पर निर्भर करता है।

खाली frame (मापा गया): एक समान brightness वाली image देने पर brightness चाहे जो हो, परिणाम खाली होता है (सभी pixels background 0)। पूरी सफ़ेद हो या पूरी काली, एक जैसा व्यवहार होता है; केवल brightness से कुछ detect नहीं होता।

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।