halcon_ext op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "hx_region_to_label", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: region_to_label (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):
▸ hx_region_to_label: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ hx_region_to_label: 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)।*
Threshold a से binarise किए गए region के connected components को label image में बदलता है (normalised)।
v > a को foreground मानकर ndimage.label (8-neighbourhood) से connected components को label करता है, और label numbers 1..n को n से भाग देकर बनी float image लौटाता है। background 0 होता है, और components को 1/n, 2/n, ..., 1 के समान अंतराल वाले मान मिलते हैं। components न हों तो सब 0।
• a → binarisation threshold (region देते समय 0.5 रखें)।
• b उपयोग नहीं होता।
label numbers scan क्रम (ऊपर-बाएँ से) में दिए जाते हैं, इसलिए वही component भी image में दूसरे components की संख्या n बदलने पर अलग मान पाता है। यह केवल मान से components पहचानने के लिए उपयुक्त है; मानों के छोटे-बड़े होने का कोई अर्थ नहीं। हर component के आँकड़े चाहिए तो hx_region_to_mean (औसत gray मान से भरता है) का उपयोग करें। label image से केवल 1 component निकालने के लिए threshold परिवार से value range काटें।
• gallery2d_halcon_ext 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।
hx_region_to_label 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_halcon_ext — py -3.11 examples/gallery2d_halcon_ext.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
halcon_ext)hx_gen_circle · hx_gen_ellipse · hx_gen_rectangle2 · hx_gen_checker_region · hx_gen_grid_region · hx_gabor · hx_fit_surface1 · hx_fit_surface2
*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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