features op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hough_circle_trans", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: hough_circle_trans (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।*
*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hough_circle_trans: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ hough_circle_trans: 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):
▸ hough_circle_trans: 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)।*
वृत्त detection के लिए Hough transform। Edge mask पर radius 4 से 19 (3 के अंतराल पर) वाले circle templates से skimage.transform.hough_circle की गणना करता है और सभी radius पर अधिकतम response को [0,1] में normalise करके लौटाता है। HALCON के hough_circle_trans (Return the Hough-Transform for circles with a given radius.) के समकक्ष है (HALCON radius स्पष्ट रूप से लेता है, लेकिन यहाँ एक तय range को पूरा आज़माने वाला सन्निकटन है)।
a edge निकालने की threshold को बदलता है, और b खोजी जाने वाली radius की ऊपरी सीमा तय करता है (radii = arange(4, max(7, round(4 + 32*b)), 3); default b=0.5 पर पहले की तरह radius 4-19)। ★यदि केवल वस्तु से छोटी radius खोजी जाएँ, तो यह op fail नहीं होता, बल्कि अर्थहीन accumulator लौटाता है। असली 24 सिक्कों (radius 19-31 px) को non-maximum suppression करके गिनने पर b=0.5 पर 13 peak, और ऊपरी सीमा तक बढ़ाए गए b=1.0 पर भी केवल 19 peak मिलते हैं -- क्योंकि radius का step 3 है, और ऊपर से सभी radius के अधिकतम में दबा दिया जाता है। यह HALCON के उसी नाम वाले op का विकल्प नहीं है, जिसमें radius स्पष्ट रूप से दी जा सकती है (examples/poc_real_coin_metrology.py इसे संख्याओं से दिखाता है)।
Values की तुलना (मापा गया): output को उसी image के अधिकतम से normalise किया गया है (output का अधिकतम हमेशा 1.0 होता है, और input को किसी constant से गुणा करने पर भी output नहीं बदलता)। इसलिए अलग-अलग images के values की तुलना नहीं की जा सकती — समान ताकत वाले feature का value भी इस पर निर्भर करता है कि उस image में सबसे मज़बूत feature कौन-सा है। केवल कमज़ोर features वाली image में noise 1.0 तक उठ जाता है। images के बीच तुलना करनी हो तो किसी साझा reference से फिर से भाग दें।
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।
• gallery2d_features 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।
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।
hough_circle_trans 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py
• poc_real_coin_metrology — py -3.11 examples/poc_real_coin_metrology.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
features)effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat
*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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