contour op• Data kinds: image → contour
• Call: fullseye.apply(img, "lines_gauss", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: lines_gauss (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):
▸ lines_gauss: 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):
▸ lines_gauss: 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)।*
रेखीय संरचना (ridge) detection। skimage.filters.frangi (रक्त वाहिका जैसी ridges उभारने वाला filter) के response को threshold (0.1+0.4*a) से binarise करके connected components को contour point sets के रूप में लौटाता है। HALCON का lines_gauss (Detect lines and their width.) मूल रूप से जो "रेखा की center line + चौड़ाई का अनुमान" करता है वह नहीं, बल्कि ridge-enhanced image के thresholding तक सरल किया गया है (रेखा की चौड़ाई की जानकारी नहीं लौटती, यह सन्निकटन है)।
a ridge detection की threshold को बदलता है। b का उपयोग नहीं होता। जिस environment में skimage नहीं है, वहाँ यह branch call नहीं की जा सकती।
• gallery2d_contour_measure 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।
lines_gauss 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
• poc_solar_el_inspection — py -3.11 examples/poc_solar_el_inspection.py
• poc_weld_bead_scan_angle — py -3.11 examples/poc_weld_bead_scan_angle.py
contour को input के रूप में लेते हैं)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
contour)select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · sk_find_contours · edges_sub_pix · select_contours_xld · smooth_contours_xld
*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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