region op• Data kinds: region → region
• Call: fullseye.apply(img, "r2_sort_region", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: sort_region (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):
▸ r2_sort_region: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ r2_sort_region: stages 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):
▸ r2_sort_region: दूसरी images पर output (docs site)
k-वें सबसे बड़े connected component को रखता है; k = round(a*(n-1))।
foreground mask (> 0.5) को scipy.ndimage.label (default 4-connectivity) से connected components में बाँटता है, area (pixels की संख्या) के अवरोही क्रम में लगाता है और केवल k-वाँ component रखता है। k round(a*(n-1)) को [0, n-1] में clip करके प्राप्त पूर्णांक है: a=0 पर सबसे बड़ा component, a=1 पर सबसे छोटा, a=0.5 पर लगभग बीच के क्रम का component। n components की संख्या है। b उपयोग नहीं होता।
return value (लौटाया गया मान) इनपुट के समान shape का float64 0/1 mask है। components न हों तो सभी शून्य। समान area वाले कई components होने पर उनका क्रम निश्चित नहीं है (numpy.argsort के क्रम पर निर्भर)। components की संख्या n बदलने पर वही a अलग क्रम का component चुनता है (सापेक्ष निर्धारण), इसलिए यदि केवल "सबसे बड़ा component" निश्चित रूप से लेना हो तो a=0 या select_largest का उपयोग करें। केवल विकर्ण रूप से जुड़े pixels अलग components गिने जाते हैं (4-connectivity)। पहले चरण में opening_circle से संकरे हिस्सों को काट देने पर component-स्तर का चयन स्थिर होता है।
Border handling: image के बाहर की हर चीज़ को background (0) माना जाता है (मापा गया; tools/impl2/border_probe.py)।
• gallery2d_region 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।
threshold 0.50 0.50 r2_sort_region 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py
region को input के रूप में लेते हैं)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
region)reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region
*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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